Flink On Yarn中Yarn Session 模式提交流程是什么？

1、JobMaster 向 YarnResourceManager 申请资源，开始调度 ExecutionGraph 执行，向  YarnResourceManager 申请资源；初次提交作业集群中尚没有 TaskManager， 此时资源不足，开始申请资源.
2、YarnResourceManager 收到 JobManager 的资源请求，如果当前有空闲 Slot 则将 Slot 分配给 JobMaster.，否则 YarnResourceManager 将向 YarnMaster 请求创建 TaskManager.
3、YarnResourceManager 将资源请求加入到等待请求队列，并通过心跳向 Yarn RM 申请新的 Container 资源来启动 TaskManager 进程，Yarn 分配新的 Container 给 TaskManager.
4、YarnResourceManager 启动，然后从 HDFS 加载 Jar 文件等所需要的的相关资源，在容器中启动 TaskManager.
5、TaskManager 启动之后，向 ResourceManager 注册，并把自己的 Slot 资源情况汇报给 ResouceManager.
6、ResourceManager 从等待队列中取出 Slot 请求，向 TaskManager 确认资源可用情况，并告知 TaskManager 将 Slot 分配给哪个 JobMaster.
7、TaskManager 向 JobMaster 提供 Slot，JobMaster 调度 Task 到 TaskManager 的此 Slot 上执行.

1、Flink Client 通过 Rest 接口向 Dispatcher 服务提交 JobGraph. 
2、Dispatcher 服务不负责实际的调度、执行方面的工作，当收到 JobGraph 后，为作业创建一个 JobMaster，将工作交给 JobManager（负责作业调度、管理作业和 Task 的生命周期），构建 ExecutionGraph（JobGraph 的并行化版本，调度层最核心的数据结构）.

1、使用 bin/yarn-session.sh(开辟资源) + flink run(提交任务) 提交 Session 模式的作业. 如果提交到已经存在的集群，则获取 Yarn 集群信息、应用 ID，并准备提交作业. 如果没有集群，则会先创建一个新的 Session 模式的集群. 
2、创建一个新的 Session 模式的集群, 首先将应用配置 flink-conf.yaml、logback.xml、log4j.properties 和相关文件 Flink Jar、配置类文件、用户 Jar 文件、JobGraph 对象等上传至分布式存储(如 HDFS)的应用暂存目录. 然后通过 Yarn Client 向 Yarn 提交 Flink 创建集群的申请，接着 Yarn 分配资源，在申请的 Yarn Container 中初始化并启动 FlinkJobManager 进程， 在 JobManager 进程中运行YarnSessionClusterEntrypoint 作为集群启动入口（不同的集群部署模式有不同的 ClusterEntrypoint 实现），初始化 Dispatcher、ResourceManager，启动相关的 RPC 服务，等待 Client 通过 Rest 接口提交作业.