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Flink 中的 Session Cluster（会话集群） 和 Per-Job Cluster（单作业集群） 是两种不同的集群部署模式，主要区别在于集群的生命周期、资源管理方式以及适用场景，具体如下：

1. 集群生命周期与作业关系

• Session Cluster（会话集群）

  • 集群是预先启动的，生命周期独立于作业，可长时间运行。
  • 一个集群可以同时运行多个作业，所有作业共享集群的资源（TaskManager、Slot 等）。
  • 当所有作业结束后，集群仍可保留，等待接收新作业。

• Per-Job Cluster（单作业集群）

  • 集群的生命周期与单个作业绑定：作业提交时自动创建集群，作业结束后集群立即销毁。
  • 一个集群只运行一个作业，资源完全为该作业独占。

2. 资源管理方式

• Session Cluster

  • 资源（如内存、CPU）是预先分配的，所有作业共享固定的资源池。
  • 优点：启动作业时无需等待集群创建，响应速度快。
  • 缺点：资源竞争可能导致作业互相影响（如一个作业占用过多资源，导致其他作业资源不足）；若集群崩溃，所有运行中的作业都会受影响。

• Per-Job Cluster

  • 资源是动态分配的，作业提交时根据需求申请资源，作业结束后资源立即释放。
  • 优点：资源隔离性好，单个作业的失败或资源问题不会影响其他作业；资源利用率更高（按需分配）。
  • 缺点：每个作业都需要启动新集群，存在额外的启动开销（如申请 YARN 资源、启动 TaskManager 等）。

3. 适用场景

• Session Cluster 适用场景

  • 短期、小批量作业（如频繁的 SQL 查询、小数据量处理）。
  • 对作业启动速度要求高的场景（无需等待集群创建）。
  • 资源需求稳定、作业之间互不干扰的场景。

• Per-Job Cluster 适用场景

  • 长期运行的大规模作业（如 24/7 流式处理任务）。
  • 资源需求差异大的作业（避免资源竞争）。
  • 对稳定性和隔离性要求高的场景（如生产环境核心任务）。

4. 部署方式差异

• Session Cluster

  • 需先手动启动集群（如通过 yarn-session.sh 在 YARN 上启动一个会话集群），再提交多个作业到该集群。
  • 示例：

    # 启动 YARN 会话集群
    ./bin/yarn-session.sh -n 3 -tm 4096  # 3个TaskManager，每个4GB内存
    # 提交作业到已启动的会话集群
    ./bin/flink run -m yarn-cluster ./examples/streaming/WordCount.jar
    

• Per-Job Cluster

  • 无需预先启动集群，作业提交时自动创建集群，直接通过 flink run 命令指定 -m yarn-cluster 即可。
  • 示例：

    # 提交作业，自动创建单作业集群
    ./bin/flink run -m yarn-cluster ./examples/streaming/WordCount.jar
    

总结对比表

特性	Session Cluster	Per-Job Cluster
集群生命周期	独立于作业，长期运行	与单个作业绑定，作业结束即销毁
作业数量	多个作业共享集群	一个集群只运行一个作业
资源管理	预先分配，共享资源池	动态分配，资源独占
启动开销	无（集群已预先启动）	有（需创建新集群）
隔离性	差（作业共享资源）	好（资源独占）
适用场景	短期、小批量、快速响应的作业	长期、大规模、高隔离性的作业

选择哪种模式需根据作业特性、资源需求和稳定性要求决定。生产环境中，Per-Job Cluster 因隔离性好更常用于核心任务；Session Cluster 则适合开发调试或轻量作业。