在flink on yarn模式中
flink yarn-session的两种提交方式
1.公用一个yarn-session
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。
2.每个job提供一个yarn-session
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。
第一种方式
1.首先启动yarn session，并且会启动Flink的两个必要服务：JobManager和TaskManagers，然后你可以向集群提交作业。同一个Session中可以提交多个Flink作业。
线上脚本： bin/yarn-session.sh -n 7 -s 8 -jm 3072 -tm 32768 -qu root.*.*-nm *-* -d
其中申请7个taskManager 每个8核 每个taskmanager有32768M内存
这样我们就启动了一个yarn-session 就可以提交flink任务了。
2.我们可以使用./bin/flink脚本提交作业
线上脚本： bin/flink run -c **** jars/**** test
-c 是全类名
3.启动之后如何停止运行的程序
关闭jobmanager
线上脚本：bin/flink cancel -yid application_1535964220442_0034
通过cancel命令进行停止
或者通过yarn application -kill applicationId 直接将yarn-session停止掉
或者通过 flink list 获得 jobId , bin/flink cancel jobId
第二种方式
nohup bin/flink run -m yarn-cluster -yn 7 -s hdfs:///flink/savepoints/savepoint-* -c *.* jars/**** test > Flink-RealtimeDAU.log 2>&1 &
其中的-yn是指TaskManager的个数，必须指定。
总结
Flink提供在Yarn上两种运行模式：第一种方式 Session-Cluster的资源在启动集群时就定义完成，后续所有作业的提交都共享该资源，作业可能会互相影响，因此比较适合小规模短时间运行的作业，对于第二种方式而言，所有作业的提交都是单独的集群，作业之间的运行不受影响（可能会共享CPU计算资源），因此比较适合大规模长时间运行的作业。