一、yarn模式
以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有 Hadoop 支持的版本，Hadoop 环境需要保证版本在 2.2 以上，并且集群中安装有 HDFS 服务。
Flink提供了两种在yarn上运行的模式，分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。
Session-Cluster 模式需要先启动集群，然后再提交作业，接着会向 yarn 申请一块空间后，资源永远保持不变。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到 yarn 中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，下个作业才会正常提交。所有作业共享 Dispatcher 和 ResourceManager；共享资源；适合规模小执行时间短的作业。
在 yarn 中初始化一个 flink 集群，开辟指定的资源，以后提交任务都向这里提交。这个 flink 集群会常驻在 yarn 集群中，除非手工停止。
一个 Job 会对应一个集群，每提交一个作业会根据自身的情况，都会单独向 yarn 申请资源，直到作业执行完成，一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享 Dispatcher 和 ResourceManager，按需接受资源申请；适合规模大长时间运行的作业。
每次提交都会创建一个新的 flink 集群，任务之间互相独立，互不影响，方便管理。任务执行完成之后创建的集群也会消失。
具体启动：
（1）Session-cluster模式: 规模小，执行时间短的作业
- 启动hadoop集群（略）
- 启动yarn-session
bash
./yarn-session.sh -n 2 -s 2 -jm 1024 -tm test -d
- 执行任务
bash
./flink run -c com.atguigu.wc.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --host lcoalhost --port 7777- 去yarn控制台查看任务状态
5.取消yarn-session
bash
yarn application --kill applicaton_1556905371562_0002（2）Per-job-cluster 模式： 规模大长时间运行的作业
- 启动hadoop集群（略）
- 不启动yarn-session，直接执行
bash
./flink run --m yarn-cluster -c com.atguigu.wc.StreamWordCount FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --host lcoalhost --port 7777二、Kubernetes部署
容器化部署是目前业界很流行的一项技术，基于 Docker 镜像运行能够让用户更加方便地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。
1、搭建 Kubernetes 集群（lue）
2、配置各组件的 yaml 文件
在 k8s 上构建 Flink Session Cluster ，需要将 Flink 集群的组件对应的 docker 镜像分别在 k8s 上启动，包括 JobManager 、TaskManager 、JobManagerService 三个镜像服务。每个镜像服务都可以从中央镜像仓库中获取。
3、启动 Flink Session Cluster
bash
// 启动 jobmanager-service 服务
kubectl create -f jobmanager-service.yaml
// 启动 jobmanager-deployment 服务
kubectl create -f jobmanager-deployment.yaml
// 启动 taskmanager-deployment 服务
kubectl create -f taskmanager-deployment.yaml4、访问 Flink UI 页面
集群启动后，就可以通过 JobManagerServicers 中配置的 WebUI 端口，用浏览器输入以下 url 来访问 Flink UI 页面：
http://{JobManagerHost:Port}/api/v1/namespaces/default/services/flink-jobmanager:ui/proxy