Flink on Yarn模式部署始末：Flink的Standalone和on Yarn模式都属于集群运行模式，但是有很大的不同，在实际环境中，使用Flink on Yarn模式者居多。
那么使用on yarn模式到底好在哪呢？
首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于on Yarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高集群的利用率。
Flink on Yarn模式安装部署要做的其实不多，正常的步骤：1、上传二进制包 ===》2、解压缩 ===》 3、更改文件名称 ===》 4、配置环境变量。
首先看下面这张图
Flink on yarn的job运行模式大致分为两类：
内存集中管理模式：在Yarn中初始化一个Flink集群，开辟指定的资源，之后我们提交的Flink Jon都在这个Flink yarn-session中，也就是说不管提交多少个job，这些job都会共用开始时在yarn中申请的资源。这个Flink集群会常驻在Yarn集群中，除非手动停止。
内存Job管理模式【推荐使用】：在Yarn中，每次提交job都会创建一个新的Flink集群，任务之间相互独立，互不影响并且方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。
一、内存集中管理模式
第一种模式分为两步：yarn-session.sh(启动，开辟资源)+flink run（提交任务）
1、开源资源，使用命令
yarn-session.sh -n 2 -jm 1024 -tm 1024 -d
参数解释：
//-n 2 表示指定两个容器
// -jm 1024 表示jobmanager 1024M内存
// -tm 1024表示taskmanager 1024M内存
//-d 任务后台运行
//-nm,--name YARN上为一个自定义的应用设置一个名字
//-q,--query 显示yarn中可用的资源 (内存, cpu核数)
//-z,--zookeeperNamespace <arg> 针对HA模式在zookeeper上创建NameSpace
//-id,--applicationId <yarnAppId> YARN集群上的任务id，附着到一个后台运行的yarn session中
由于flink on yarn 模式 是基于hadoop的，如果hadoop 集群没启动，则会连接失败。
当启动之后，又会出现NameNode处于安全模式，这里没有必要手动关闭。解决方法：等hadoop启动之后差不多20s再提交yarn-session的命令。正常运行后如下图所示，并访问JM的web 接口，这里有个麻烦的事情就是每次需要去看主机名和端口号。
其实，由于这还是属于一个Yarn application，因此我们也可以通过yarn.resourcemanager.webapp.address端口来选择访问哪一个flink集群，例如我这里刚刚启动了两个Flink集群，这里可通过Tracking UI的值来跳转到对用的Flink集群监控页面。
关闭某个Flink集群：上述图中大家可以看到有两个Flink集群，这是由于误操作直接按了ctrl+c键，导致前台程序退出，但是真正的Flink集群依然在后台健壮的运行着，为了演示方便，这里又通过上述的命令开启了新的flink yarn-session。现在需要关闭一个，其实也很简单，因为是yarn程序，我们可以直接使用 yarn application -kill application_1552292557465_0001 来结束进程。
2、提交任务
为了进行测试，我们对Flink目录下的LICENSE文件进行词频统计
- 上传文件至HDFS。hadoop fs -put LICENSE /
- 查看文件是否上传成功。hadoop fs -ls /
- 执行命令。./flink run ../examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://192.168.83.129:9000/LICENSE -output hdfs://192.168.83.129:9000/wordcount-result.txt
- 查看输出结果。hadoop fs -cat /wordcount-result.txt
二、内存Job管理模式
第二种模式其实也分为两个部分，依然是开辟资源和提交任务，但是在Job模式下，这两步都合成一个命令了。
这里，我们直接执行命令./flink run -m yarn-cluster -yn 2 -yjm 1024 -ytm 1024 ../examples/batch/WordCount.jar。上面的命令中没有指定-input 和 -output，这是由于有默认的数据集和输出方式，看看效果。
上述方框中内容就是默认的数据集，以及将输出打印到控制台上。下面yarn application的图可以清晰的反映第二种方式，在job结束后就会关闭flink yarn-session的集群。
第二种方式命令 参数解释：
flink run [OPTIONS] <jar-file> <arguments>
• "run" 操作参数:
// -c,--class <classname> 如果没有在jar包中指定入口类，则需要在这里通过这个参数指定
// -m,--jobmanager <host:port> 指定需要连接的jobmanager(主节点)地址，使用这个参数可以指定一个不同于配置文件中的jobmanager
// -p,--parallelism <parallelism> 指定程序的并行度。可以覆盖配置文件中的默认值。
三、两种模式区分
//第一种模式，会去找已有的Flink集群
默认查找当前yarn集群中已有的yarn-session信息中的jobmanager【/tmp/.yarn-properties-root】：
• ./bin/flink run ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://hostname:port/hello.txt -output hdfs://hostname:port/result1
//第一种模式，给flink指定一个已有的JM，不让他自己去找
连接指定host和port的jobmanager：
• ./bin/flink run -m master:1234 ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://hostname:port/hello.txt -output hdfs://hostname:port/result1
//第二种模式，指定为 yarn-cluster
启动一个新的yarn-session：
• ./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar -input hdfs://hostname:port/hello.txt -output hdfs://hostname:port/result1
注意：yarn session命令行的选项也可以使用./bin/flink 工具获得。它们都有一个y或者yarn的前缀
例如：./bin/flink run -m yarn-cluster -yn 2 ./examples/batch/WordCount.jar