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在Yarn当中又分为Session，PerJob，Application，建议和推荐使用独立集群的，其中就包含PerJob 和Application，但是1.17版本的Flink已将PerJob标记为过时，并且Application可以解决PerJob的一些痛点，减轻客户端的一些压力，所以需要重点了解Yarn应…Yarn应用模式作业提交流程
在Yarn当中又分为Session，PerJob，Application，建议和推荐使用独立集群的，其中就包含PerJob 和Application，但是1.17版本的Flink已将PerJob标记为过时，并且Application可以解决PerJob的一些痛点，减轻客户端的一些压力，所以需要重点了解Yarn应用模式的作业提交流程 在这里呢，我图里面把客户端给省略了，因为客户端在这里其实就相当于说什么也不干了，那我们第一步，当我们执行一个 run-application 这种提交方式之后，我们就直接提交向Yarn的ResourceManager发起请求了，之后呢会选择一个节点NodeManager启动一个容器，容器里面运行所谓的ApplicationMaster，这个其实就是咱们的JobManager，JobManager里面有三个核心组件，第一个组件是Dispatcher 分发器，对应会启动资源管理器，就是Flink内部的ResourceManager，再之后，分发器会去启动JobMaster，启动起来之后(注意跟前面Standalone模式下的的区别)，最原始的逻辑流图(StreamGraph)是在这边JobMaster生成的，因为咱们应用模式会将客户端原先做的解析，生成图，转成作业图这些操作都省略了，现在交给JobManager里面的JobMaster来做，所以它会解析用户代码生成逻辑流图(StreamGraph)就是最原始的图，再之后会进一步进行算子链的优化生成作业图(JobGraph)，再进一步会将作业图展开生成最核心的执行流图(ExecutionGraph)，再之后就和Standalone一样了，
