本文主要是介绍Flink 3种部署模式、保证高可用的区别/Standalone Cluster/Yarn Cluster /Kubernetes Cluster，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1 Standalone Cluster
Master-Slave架构，JobManager运行在Master节点，TaskManager运行在Slave节点，与HDFS/Hadoop无关
Active JobManager挂掉时，通过Zookeeper选举多个Standby JobManager成为Active JobManager来保证高可用
2 Yarn Cluster
2.1 Yarn Session模式:在YARN之上部署了Flink Session集群（可屏蔽底层不同的运行环境），向Yarn Session集群提交作业（不与YARN交互），多个作业共用集群资源（一个JobManager管理多个作业，作业越多则JobManager的负载越大），JobManager挂掉时会通过重启来保证高可用
2.2 Single Job模式:作业直接提交到YARN上（与YARN交互），一个作业对应一个JobManager，资源隔离，
3 Kubernetes Cluster :
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Session模式
Session模式是预分配资源的，也就是提前根据指定的资源参数初始化一个Flink集群，并常驻在YARN系统中，拥有固定数量的JobManager和TaskManager（注意JobManager只有一个）。提交到这个集群的作业可以直接运行，免去每次分配资源的overhead。但是Session的资源总量有限，多个作业之间又不是隔离的，故可能会造成资源的争用；如果有一个TaskManager宕机，它上面承载着的所有作业也都会失败。另外&#
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