standalone模式可以在单台机器以不同进程方式启动，也可以以多机器分布式方式启动。

任务的提交模式有三种：application mode、session model、per-job mode（1.4x版本后过时）。

注意区分任务的提交模式与集群的部署模式区别。

以flink-1.18.1版本实验。

1.单台机器的session模式的standalone部署集群方式

   此种方式启动的flink集群注定任务的提交模式是session模式。

1.1.启动单台机器上session模式的standalone集群

./bin/start-cluster.sh

默认会产生如下两个进程，单台机器，不同进程：

1.2执行一个计算任务

./bin/flink run ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar

./bin/flink run ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar执行后，会有进程：

1.3关闭standalone集群

./bin/stop-cluster.sh

2.单台机器的standalone模式，以application mode提交任务

2.1启动一个taskmanager

./bin/taskmanager.sh start

多次执行上面的命令会启动多个taskmanager。

2.2启动任务

$ cp ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar lib/
$ ./bin/standalone-job.sh start --job-classname org.apache.flink.streaming.examples.windowing.TopSpeedWindowing

 localhost:8081 查看任务，此时单台机器上只有一个taskmanager进程和一个StandaloneApplicationClusterEntryPoint应用进程

除了将自己打包的应用程序放在lib中，还有另外一种方式提交任务[未调试通过]：

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$ ./bin/standalone-job.sh start -D user.artifacts.base-dir=/tmp/flink-artifacts --jars local:///path/to/TopSpeedWindowing.jar

我的理解：如果调试通过，user.artifacts.base-dir 可以用来存放hadoop、hive相关的依赖。local:///path/to目录可以存放每次发版本的最新应用jar。

报错：“No JAR found on classpath. Please provide a JAR explicitly”

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2.3关闭taskmanager和提交的任务

$ ./bin/taskmanager.sh stop
$ ./bin/standalone-job.sh stop

Standalone Cluster参考

在 Standalone 模式下，以下 jar 将被识别为用户 jar 并包含在用户类路径中：

Session 模式：启动命令中指定的 JAR 文件。
Application 模式：启动命令中指定的 JAR 文件和 Flink 的 usrlib 文件夹中的所有 JAR 文件。

个人理解：可以把hadoop、hive的jar放到usrlib中。

工作目录存储内容涵盖：

1. BlobServer 和 BlobCache 存储的 Blob
2. 如果启用了 state.backend.local-recovery，则为本地状态
3. RocksDB 的工作目录

standalone部署要求：

假设我们使用flink作为计算引擎，且没有hadoop集群的情况下，我们要如何部署与提交任务呢？

1.flink部署采用standalone模式部署

2.提交任务采用application模式提交，这种方式保证任务间互不干扰

3.设定工作目录；设定本地状态；设定资源id（便于恢复task任务）

process.working-dir: /path/to/working/dir/base
state.backend.local-recovery: true
taskmanager.resource-id: TaskManager_1 

4.设定状态后端存储为rockdb（避免file状态对内存依赖的问题）

state.backend: rocksdb
state.checkpoints.dir: file:///mnt/flink/checkpoints
state.savepoints.dir: file:///mnt/flink/savepoints

5.配置taskmanager.memory.flink.size和jobmanager.memory.flink.size

配置 Flink 总内存更适合独立部署，因为您需要声明分配给 Flink 本身的内存量。Flink 总内存分为 JVM 堆内存和堆外内存。【参考】

为什么使用flink框架来编写分布式计算程序？

1.轻松编写并发程序

   支持多机器、多进程、多线程的粒度控制

2.编写的程序有状态

   类似断点续传的原理。重启任务后，自动恢复应用状态，例如正在统计某一个商品当前uv为10w，计算任务重启后，会在10w的基础上累加。

3.背压感知

    自动根据下游的处理能力调节计算频率

4.各种处理指标Grafana一览无余

个人理解：

1.bin/start-cluster.sh 启动的session模式的standalone集群[从生成的日志文件standalonesession也可以推测] 

2.conf/workers配置项对./bin/start-cluster.sh命令启动的session模式的standalone有效，对./bin/taskmanager.sh只启动executor计算节点无效，此计算节点用于后续提交application模式应用任务使用

3.只有session模式的standalone集群有HA？

4.为了实现standalone的本地文件目录恢复，需要配置

process.working-dir: /path/to/working/dir/base
state.backend.local-recovery: true
taskmanager.resource-id: TaskManager_1 

 

参考文档：

deployment-standalone-overview

deployment-standalone-working-dir