1.7 部署运行模式

类似于Spark，Flink也有各种运行模式，其中主要支持三种：local模式、standalone模式以及Flink on YARN模式。每种模式都有特定的使用场景，接下来一起了解一下各种运行模式。

1.local模式

适用于测试调试。Flink可以运行在Linux、macOS和Windows系统上。local模式的安装唯一需要的是Java 1.7.x或更高版本，运行时会启动JVM，主要用于调试代码，一台服务器即可运行。

2.standalone模式

适用于Flink自主管理资源。

Flink自带集群模式standalone，主要是将资源调度管理交给Flink集群自己来处理。standalone是一种集群模式，可以有一个或者多个主节点（JobManager，HA模式，用于资源管理调度、任务管理、任务划分等工作），多个从节点（TaskManager，主要用于执行JobManager分解出来的任务）。

3.Flink on YARN模式

适用于使用YARN来统一调度和管理资源，其任务提交过程如图1-4所示。

●图1-4 Flink on YARN任务提交

Flink on YARN工作流程如下。

1）提交Job给YARN就需要有一个Flink YARN Client。

2）Client将Flink的jar包和配置文件上传到HDFS。

3）Client向ResourceManager注册资源和请求APP Master Container（容器）。

4）ResourceManager给某一个从节点分配一个Container来启动APP Master，JobManager会在APPMaster中启动。

5）APPMaster为Flink的TaskManager分配Container并启动TaskManager，TaskManager内部会划分为很多Slot，它们会自动从HDFS下载jar文件和修改后的配置，然后运行相应的Task。TaskManager也会与APPMaster中的JobManager进行交互，维持Heartbeat等。

一般在学习研究环节或资源不充足的情况下，采用local模式部署即可，生产环境中Flink on YARN模式比较常见。