K8S 运行模式
容器化部署是如今业界流行的一项技术，基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes（k8s），而Flink也在最近的版本中支持了k8s部署模式。基本原理与YARN是类似的，具体配置可以参见官网说明，这里我们就不做过多讲解了。
历史服务器History Server
运行 Flink job 的集群一旦停止，只能去 yarn 或本地磁盘上查看日志，不再可以查看作业挂掉之前的运行的 Web UI，很难清楚知道作业在挂的那一刻到底发生了什么。如果我们还没有 Metrics 监控的话，那么完全就只能通过日志去分析和定位问题了，所以如果能还原之前的 Web UI，我们可以通过 UI 发现和定位一些问题。
Flink提供了历史服务器，用来在相应的 Flink 集群关闭后查询已完成作业的统计信息。我们都知道只有当作业处于运行中的状态，才能够查看到相关的WebUI统计信息。通过 History Server 我们才能查询这些已完成作业的统计信息，无论是正常退出还是异常退出。
此外，它对外提供了 REST API，它接受 HTTP 请求并使用 JSON 数据进行响应。Flink 任务停止后，JobManager 会将已经完成任务的统计信息进行存档，History Server 进程则在任务停止后可以对任务统计信息进行查询。比如：最后一次的 Checkpoint、任务运行时的相关配置。
启动historyserver：
[atguigu@node001 flink-1.17.0]$ bin/historyserver.sh start
Starting historyserver daemon on host node001.
[atguigu@node001 flink-1.17.0]$ bin/flink run -t yarn-per-job -d -c com.atguigu.wc.WordCountStreamUnboundedDemo ../jar/FlinkTutorial-1.17-1.0-SNAPSHOT.jar
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/flink/flink-1.17.0/lib/log4j-slf4j-impl-2.17.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]