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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，单作业模式，应用模式
它们的区别主要在于：集群的生命周期（什么时候创建的集群、什么时候停止的集群）以及资源的分配方式（独享还是共享）；以及应用的main方法到底在哪里执行------客户端还是JobManager
会话模式
我们需要先启动一个集群，保持一个会话，在这个会话中通过客户端提交作业，集群启动时所有资源就都已经确定，所以所有提交的作业会竞争集群中的资源
会话模式可能出现的问题：
可能出现的问题如下：
- 资源竞争与隔离性差
所有作业共享集群的资源（内存、CPU、网络等），当某个作业占用过多资源（比如数据量突增、逻辑复杂导致计算密集），会挤压其他作业的资源，导致性能下降甚至超时失败。
缺乏严格的资源隔离，一个作业出现异常（如 OOM、死锁）可能影响整个集群的稳定性，甚至导致所有作业崩溃。 - 集群生命周期与作业绑定弱
会话集群是长期运行的，即使所有作业都结束，集群仍会保持运行（除非手动停止），可能造成资源浪费。
若集群因故障重启，所有提交到该集群的作业都需要重新提交，无法自动恢复，增加运维成本。 - 资源配置不灵活
集群启动时需要预先分配固定的资源（如 TaskManager 数量、每个 TM 的 slots 数），难以根据作业的实际需求动态调整。
对于资源需求差异大的作业（比如一个需要大量内存，另一个需要高 CPU），很难通过固定配置同时满足，容易出现资源利用率低或资源不足的问题。
单作业模式
会话模式因为资源共享会导致很多问题，所以为了更好地隔离资源，我们可以考虑为每个提交的作业启动一个集群，这就是所谓的单作业（Per-Job）模式
作业完成后，集群就会关闭，所有资源也会释放
这些特性使得单作业模式在生产环境运行更加稳定，所以是实际应用的首选模式
需要注意的是，Flink本身无法直接这样运行，所以单作业模式一般需要借助一些资源管理框架来启动集群，比如YARN、Kubernetes
优点：
- 资源隔离性好：每个作业都有独立的 JobManager 和 TaskManager， 资源分配只针对单个作业。不同作业之间不会出现资源竞争问题，一个作业占用大量资源不会影响其他作业运行，也避免了因某个作业异常（如内存溢出、死锁）导致整个集群崩溃，进而影响其他作业的情况 。
- 灵活的资源配置：可以根据每个作业的具体需求，定制化配置集群资源。比如，对于计算密集型作业，可以分配更多 CPU 资源；对于处理大量数据的作业，可以配置更多内存和更多的 TaskManager ， 从而提高资源利用率。
应用模式
上面两种模式，应用代码都是在客户端上执行，然后由客户端提交给JobManager的，但是这种方式客户端需要占用大量网络带宽，去下载依赖和把二进制数据发送给JobManager；加上很多情况下我们提交作业用的是同一个客户端，就会加重客户端所在节点的资源消耗
所以解决办法就是，我们不要客户端了，直接把应用提交到JobManager上运行，而这也就代表着，我们需要为每一个提交的应用单独启动一个JobManager，也就是创建一个集群，这个JM只为执行这一个应用而存在，执行结束之后JM也就关闭了，这就是所谓的应用模式
应用模式与单作业模式，都是提交作业之后才创建集群；单作业模式是通过客户端来提交的，客户端解析出的每一个作业对应一个集群；而应用模式下，是直接由JobManager执行应用程序的