YARN运行模式_环境准备YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager，Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例，从而启动集群。Flink会根据运行在JobManger上的作业所需要的Slot数量动态分配T

部署模式介绍在一些应用场景中，对于集群资源分配和占用的方式，可能会有特定的需求。Flink为各种场景提供了不同的部署模式，主要有以下三种：会话模式（SessionMode）、单作业模式（Per-JobMode）、应用模式（ApplicationMode）。它们的区别主要在于：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的mai

命令行提交作业bin/flinkrun-mnode001:8081-ccom.atguigu.wc.WordCountStreamUnboundedDemo../jar/FlinkTutorial-1.17-1.0-SNAPSHOT.jar连接成功Lastlogin:FriJun1614:44:012023from192.168.10.1[atguigu@node001~]$cd/opt/module/flink/flink-1.17.0/[atgu

集群角色集群启动如果是部署在本地，本地访问，无需进行任何配置，直接启动即可。如果是部署在服务器，需要远程访问，则需要将flink.conf中的localhost修改为服务器IP地址或是0.0.0.0节点服务器hadoop102hadoop103hadoop104角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager[atguigu@node001

集群角色集群启动如果是部署在本地，本地访问，无需进行任何配置，直接启动即可。如果是部署在服务器，需要远程访问，则需要将flink.conf中的localhost修改为服务器IP地址或是0.0.0.0节点服务器hadoop102hadoop103hadoop104角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager[atguigu@node001