flink任务运行方式
flink任务提交方式有3种 session、per-job、application三种
flink任务运行底座也有三种，Standalone、yarn、k8s
原则上一个flink任务运行的方式由3*3=9种，但是有些是没法搭配的
yarn：包括yarn-session 、yarn-per-job 、yarn-application
standalone：包括 standalone-session standalone-application，不支持per-job
k8s: 包括 k8s-session、k8s-per-job 、k8s-application
！！！！但是 per-job被官网废弃了，用application替代per-job！！！！
flink历史服务器
flink任务失败或停止之后，flink webui 就看不到了，因此日志就只能到yarn上去看或者taskmanager所在的服务器去看，这样很不方便，因此flink提供了历史服务器，能够看已经退出的flink任务，而且flink不管是standalone还是yarn都支持。
1）创建存储目录
hadoop fs -mkdir -p /logs/flink-job
2）在 flink-config.yaml中添加如下配置
jobmanager.archive.fs.dir: hdfs://hadoop102:8020/logs/flink-job
historyserver.web.address: hadoop102
historyserver.web.port: 8082
historyserver.archive.fs.dir: hdfs://hadoop102:8020/logs/flink-job
historyserver.archive.fs.refresh-interval: 5000
3）启动历史服务器
bin/historyserver.sh start
4）停止历史服务器
bin/historyserver.sh stop
5）在浏览器地址栏输入：http://hadoop102:8082 查看已经停止的 job 的统计信息
flink任务并行度、slot（槽位）、taskmanger数量
假如完成同一件事需要8个人，那么这个任务的并行度就是8，再假如一个人完成这件事需要使用一个工具台，也就是需要8个slot，再假如一个一个车间（taskmanager）只有6个工具台，那这个任务就有问题（有两人闲着）。
并行度：一个任务的并行量
slot（槽位）：能够提供完成任务的环境的数量
再接着假如，一个车间（taskmanager）能够提供10个slot（槽位），请问并行度多少为最佳？
答案：当然是10个，每个人都不闲着。
上述任务是发生在一个车间（taskmanager），如果有n个车间（taskmanager），效率又会有n倍（约）提升
那么问题来了，在standalone和k8s底座上起多少个taskmanager是我们手动确定的，在yarn底座上运行的时候，yarn的资源有很多，不可能都用来运行taskmanager，是怎么确定运行taskmanager数量的呢？
答：在1.5版本之后，taskmanager的数量是动态计算，根据slot和并行度进行计算
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更新返工作业部署的配置
Flink重做的集群和作业部署组件改善了与资源管理器的集成，实现了动态资源分配。这些更改的一个结果是，在向YARN和Mesos提交应用程序时，您不再需要指定容器的数量。Flink会根据应用程序的并行性自动确定容器的数量。
尽管部署逻辑已完全重新设计，但我们的目标是避免不必要地更改以前的行为以实现平稳过渡。尽管如此，您应该在conf/flink-conf.yaml中更新或了解一些选项。
尚未完全支持分配具有多个插槽的taskmanager。因此，我们建议使用单个插槽配置taskmanager，即设置taskmanager.numberOfTaskSlots: 1
如果发现新部署模式存在任何问题，则始终可以通过配置mode: legacy切换回pre-1.5行为。
请通过发布到邮件列表或打开JIRA问题，向Flink社区报告您注意到的任何问题或可能的改进。
注意: 我们计划在下一版本中删除传统模式。
TaskManager 数 = Job 的最大并行度 / 每个TaskManager 分配的任务槽数，结果向上取整
