Application Mode（应用模式）：专门为一个应用程序运行集群。作业的main方法在 JobManager 上执行。支持在应用程序中多次调用“execute”/“executeAsync”。
Per-Job Mode（Per-Job 模式）（已弃用）：专门为一项作业运行一个集群。作业的main方法在客户端运行。
Session Mode（会话模式）：一个 JobManager 实例管理同一 TaskManager 集群的多个作业。

它们的区别主要在于：集群的生命周期以及资源的分配方式；以及应用的main方法到底在哪里执行——客户端（Client）还是JobManager。

会话模式（Session Mode）

会话模式：先启动一个集群，保持一个会话，通过客户端提交作业。集群启动时所有资源就都已经确定，所以所有提交的作业会竞争集群中的资源。

会话模式比较适合于单个规模小、执行时间短的大量作业。

单作业模式(Per-Job Mode)

会话模式因为资源共享会导致很多问题，所以为了更好地隔离资源，我们可以考虑为每个提交的作业启动一个集群，这就是所谓的单作业(Per-Job)模式。

作业完成后，集群就会关闭，所有资源也会释放。这些特性使得单作业模式在生产环境运行更加稳定，所以是实际应用的首选模式需要注意的是，Fink本身无法直接这样运行，所以单作业模式一般需要借助一些资源管理框架来启动集群，比如YARN、Kubernetes(K8S)。

应用模式(Application Mode)

前面提到的两种模式下，应用代码都是在客户端上执行，然后由客户端提交给JobManager的。但是这种方式客户端需要占用大量网络带宽，去下载依赖和把二进制数据发送给JobManager，加上很多情况下我们提交作业用的是同一个客户端，就会加重客户端所在节点的资源消耗。

所以应用模式的解决办法就是，直接把应用提交到JobManger上运行。我们需要为每一个提交的应用单独启动一个JobManager，也就是创建一个集群。这个JobManager只为执行这一个应用而存在，执行结束之后JobManager也就关闭了，这就是所谓的应用模式。

与 Per-Job（已弃用）模式相比，Application 模式允许提交包含多个作业的应用程序。作业执行的顺序不受部署模式的影响，而是受用于启动作业的调用的影响。使用阻塞的execute() 建立一个顺序，这将导致“下一个”作业的执行被推迟，直到“这个”作业完成。使用非阻塞的executeAsync()将导致“下一个”作业在“此”作业完成之前开始。

运行模式（资源管理模式）

在了解了Flink的三种部署模式后，运行Flink作业需要资源，按照运行时使用资源的不同可以分为有三种：Standalone运行模式、Yarn运行模式、K8S运行模式。每种运行模式中，可以有不同的部署模式。

Standalone运行模式

Standalone运行模式：使用Flink集群的资源来运行Flink作业。

三种部署模式中，Standalone运行模式支持会话模式部署和应用模式部署，不支持单作业模式部署。

会话模式部署

提前启动集群，并通过Web页面/flink run命令客户端提交任务（可以多个任务，但是集群资源固定）。

案例：使用会话模式运行一个flink作业，例如：自己编写的WordCount作业，可参考Flink WordCount实践

启动flink standalone集群

[hadoop@node2 ~]$ start-cluster.sh

在node2启动nc命令

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777

Web UI提交作业

（1）任务打包完成后，我们打开Flink的WEB UI页面，在右侧导航栏点击“Submit New Job”，然后点击按钮“+ Add New”，选择要上传运行的JAR包，如下图所示。

点击jar包名称，填写主类和并行度信息

主类：org.example.wc.SocketStreamWordCount

并行度：1

点击Submit提交作业

测试

在nc终端发送数据

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello world

查看结果

命令行提交作业

命令执行

[hadoop@node2 ~]$ flink run -m node2:8081 -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

测试

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello flink

在node3的Task Manager中查看到结果

注意：计算的机器不固定是node3，也可能在其他机器上。

在node3上，命令行查看结果

[hadoop@node3 ~]$ cd $FLINK_HOME/
[hadoop@node3 flink-1.17.1]$ ls
bin  conf  examples  lib  LICENSE  licenses  log  NOTICE  opt  plugins  README.txt
[hadoop@node3 flink-1.17.1]$ cd log/
[hadoop@node3 log]$ ls
flink-hadoop-client-node2.log            flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.3
flink-hadoop-client-node3.log            flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.4
flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log    flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.5
flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.1  flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.out
flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.log.2
[hadoop@node3 log]$ tail flink-hadoop-taskexecutor-0-node3.out 
(hello,1)
(flink,1)

应用模式部署

应用模式下不会提前创建集群，所以不能调用start-cluster.sh脚本。我们可以standalone-job.sh来创建一个JobManager。

具体步骤如下：

（0）准备工作

如果之前开启了集群进程，先关闭之前开启的集群进程

[hadoop@node2 ~]$ stop-cluster.sh

如果之前没有开启集群进程，则不用关闭集群。

在node2中执行以下命令启动netcat。

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777

（1）进入到Flink的安装路径下，将应用程序的jar包放到lib/目录下。

[hadoop@node2 ~]$ mv flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar $FLINK_HOME/lib/

（2）启动JobManager，并指定作业入口。

[hadoop@node2 ~]$ standalone-job.sh start --job-classname org.example.wc.SocketStreamWordCount
Starting standalonejob daemon on host node2.

这里我们直接指定作业入口类，脚本会到lib目录扫描所有的jar包。

查看进程，看到JobManager已经启动

[hadoop@node2 ~]$ jps
5061 StandaloneApplicationClusterEntryPoint
5095 Jps

（3）启动TaskManager


[hadoop@node2 ~]$ taskmanager.sh start
Starting taskexecutor daemon on host node2.
[hadoop@node2 ~]$ jps
5457 Jps
5061 StandaloneApplicationClusterEntryPoint
5429 TaskManagerRunner


[hadoop@node3 log]$ taskmanager.sh start
Starting taskexecutor daemon on host node3.
[hadoop@node3 log]$ jps
3105 TaskManagerRunner
3175 Jps


[hadoop@node4 log]$ taskmanager.sh start
Starting taskexecutor daemon on host node4.
[hadoop@node4 log]$ jps
2708 Jps
2637 TaskManagerRunner

注意：这里在集群里所有机器（node2、node3、node4）都启动TaskManager，也可以按需启动特定的机器作为TaskManager。

（4）发送单词数据

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello hadoop

（5）在node2:8081查看结果

Yarn运行模式

使用YARN资源来运行Flink作业。

YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给YARN的ResourceManager，Yarn的ResourceManager根据需要分配Yarn的NodeManager上容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例。Flink会根据运行在JobManger上的作业所需要的Slot数量动态分配TaskManager资源。

三种部署模式中，YARN运行模式均支持。

（1）配置环境变量，增加环境变量配置如下：

[hadoop@node2 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

添加如下内容

#FLINK YARN MODE NEED USE HADOOP CONF
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

让环境变量生效

[hadoop@node2 ~]$ source /etc/profile

注意：如果只在node2提交作业，只需要在node2上执行，不用分发到其他机器上（如果需要在其他机器操作，也需要设置。）。`符号表示在shell里执行命令。

（2）启动Hadoop集群，包括HDFS和YARN。

[hadoop@node2 ~]$ start-dfs.sh
[hadoop@node3 ~]$ start-yarn.sh

（3）在node2中执行以下命令启动netcat。

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777

会话模式部署

YARN的会话模式与独立集群略有不同，需要首先申请一个YARN会话（YARN Session）来启动Flink集群。

YARN Session模式作业提交流程如下：

查看命令帮助

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh --help
...
省略若干日志信息输出
...
Usage:
   Optional
     -at,--applicationType <arg>     Set a custom application type for the application on YARN
     -D <property=value>             use value for given property
     -d,--detached                   If present, runs the job in detached mode
     -h,--help                       Help for the Yarn session CLI.
     -id,--applicationId <arg>       Attach to running YARN session
     -j,--jar <arg>                  Path to Flink jar file
     -jm,--jobManagerMemory <arg>    Memory for JobManager Container with optional unit (default: MB)
     -m,--jobmanager <arg>           Set to yarn-cluster to use YARN execution mode.
     -nl,--nodeLabel <arg>           Specify YARN node label for the YARN application
     -nm,--name <arg>                Set a custom name for the application on YARN
     -q,--query                      Display available YARN resources (memory, cores)
     -qu,--queue <arg>               Specify YARN queue.
     -s,--slots <arg>                Number of slots per TaskManager
     -t,--ship <arg>                 Ship files in the specified directory (t for transfer)
     -tm,--taskManagerMemory <arg>   Memory per TaskManager Container with optional unit (default: MB)
     -yd,--yarndetached              If present, runs the job in detached mode (deprecated; use non-YARN specific option instead)
     -z,--zookeeperNamespace <arg>   Namespace to create the Zookeeper sub-paths for high availability mode

常用参数解读：

-d：分离模式，如果你不想让Flink YARN客户端一直前台运行，可以使用这个参数，即使关掉当前对话窗口，YARN session也可以后台运行。
-jm（--jobManagerMemory）：配置JobManager所需内存，默认单位MB。
-nm（--name）：配置在YARN UI界面上显示的任务名。
-qu（--queue）：指定YARN队列名。
-tm（--taskManager）：配置每个TaskManager所使用内存。

启动一个YARN session

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -nm test
...
省略部分日志输出
...
2024-04-16 17:49:09,244 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node3:37102 of application 'application_1713260243932_0002'.
JobManager Web Interface: http://node3:37102

可以看到：YARN Session启动之后会给出一个YARN application ID以及一个Web UI地址（http://node3:37102），Web UI地址是随机的，每次启动Session的Web UI地址也可能不一样。

注意：flink1.17的YARN模式，会自动覆盖之前standalone集群的配置。所以node3也可以作为master节点。

浏览器访问Web UI

node3:37102

通过Web UI提交作业

测试

nc发送数据

Web UI查看结果

8088端口查看作业

也可以点击Tracking UI的ApplicationMaster进入Flink Web UI界面

取消作业

通过命令行提交作业

启动yarn-session

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -nm test
...
省略部分输出
...
2024-04-16 20:30:50,602 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:37680 of application 'application_1713270240854_0001'.
JobManager Web Interface: http://node2:37680

查看Web UI

http://node2:37680

此时还没有可用的Task Managers和Task Slots

将Flink作业jar包上传到node3

将该任务提交到已经开启的Yarn-Session中运行。

[hadoop@node3 ~]$ flink run -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -m node2:37680 flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

提交作业后，Task Managers 变为1，Total Task Slots也为1

查看正在运行的作业

测试

发送数据

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
hello flink
hello hadoop

刷新结果

任务提交成功后，可在YARN的Web UI界面查看运行情况。

node3:8088

Web UI查看结果

可以看到，通过8088同样也可以查看到Flink的Web UI，并能查看到作业的运行情况。

查看日志

命令查看日志

[hadoop@node3 ~]$ yarn logs -applicationId application_1713270240854_0001 

[hadoop@node3 ~]$ yarn logs -applicationId application_1713270240854_0001 | tail 
[hadoop@node3 ~]$ yarn logs -applicationId application_1713270240854_0001 | less

停止session

退回查看应用状态

改成是kill掉session，使用命令停止session更加优雅。

重新开启一个session会话

[hadoop@node2 ~]$ yarn-session.sh -nm test -d
...
2024-04-16 21:25:21,517 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:36883 of application 'application_1713270240854_0002'.
JobManager Web Interface: http://node2:36883
2024-04-16 21:25:21,973 INFO  org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli                [] - The Flink YARN session cluster has been started in detached mode. In order to stop Flink gracefully, use the following command:
$ echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1713270240854_0002
If this should not be possible, then you can also kill Flink via YARN's web interface or via:
$ yarn application -kill application_1713270240854_0002
Note that killing Flink might not clean up all job artifacts and temporary files.
[hadoop@node2 ~]$

输出日志中看到，优雅地停止flink session的命令是

echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1713270240854_0002

查看8088端口，多了一个应用application_1713270240854_0002

优雅地停止flink应用

[hadoop@node2 ~]$ echo "stop" | yarn-session.sh -id application_1713270240854_0002
...
2024-04-16 21:31:48,210 INFO  org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy                        [] - Connecting to ResourceManager at node3/192.168.193.143:8032
2024-04-16 21:31:48,644 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:36883 of application 'application_1713270240854_0002'.
2024-04-16 21:31:49,765 INFO  org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli                [] - Deleted Yarn properties file at /tmp/.yarn-properties-hadoop
2024-04-16 21:31:49,769 INFO  org.apache.flink.yarn.cli.FlinkYarnSessionCli                [] - Application application_1713270240854_0002 finished with state FINISHED and final state SUCCEEDED at 1713274309726

查看作业State为FINISHED，FinalStatus为SUCCEEDED

单作业模式部署

在YARN环境中，由于有了外部平台做资源调度，所以我们也可以直接向YARN提交一个单独的作业，从而启动一个Flink集群。

（1）执行命令提交作业。

在node3提交作业

[hadoop@node3 ~]$ flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar 

------------------------------------------------------------
 The program finished with the following exception:

org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: No Executor found. Please make sure to export the HADOOP_CLASSPATH environment variable or have hadoop in your classpath. For more information refer to the "Deployment" section of the official Apache Flink documentation.
    at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:372)
    at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.invokeInteractiveModeForExecution(PackagedProgram.java:222)
    at org.apache.flink.client.ClientUtils.executeProgram(ClientUtils.java:105)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.executeProgram(CliFrontend.java:851)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.run(CliFrontend.java:245)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.parseAndRun(CliFrontend.java:1095)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.lambda$mainInternal$9(CliFrontend.java:1189)
    at org.apache.flink.runtime.security.contexts.NoOpSecurityContext.runSecured(NoOpSecurityContext.java:28)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.mainInternal(CliFrontend.java:1189)
    at org.apache.flink.client.cli.CliFrontend.main(CliFrontend.java:1157)
Caused by: java.lang.IllegalStateException: No Executor found. Please make sure to export the HADOOP_CLASSPATH environment variable or have hadoop in your classpath. For more information refer to the "Deployment" section of the official Apache Flink documentation.

因为，此前只在node2设置了环境变量，所以哪台需要以单作业运行，需要设置hadoop相关环境变量。

设置hadoop classpath环境变量后

再次执行

[hadoop@node3 ~]$ flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

报错如下

2024-04-16 21:53:16,364 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node2:42969 of application 'application_1713270240854_0003'.
Job has been submitted with JobID 2da4916c92fe28098976286b72700f6c
Exception in thread "Thread-5" java.lang.IllegalStateException: Trying to access closed classloader. Please check if you store classloaders directly or indirectly in static fields. If the stacktrace suggests that the leak occurs in a third party library and cannot be fixed immediately, you can disable this check with the configuration 'classloader.check-leaked-classloader'.
    at org.apache.flink.util.FlinkUserCodeClassLoaders$SafetyNetWrapperClassLoader.ensureInner(FlinkUserCodeClassLoaders.java:184)
    at org.apache.flink.util.FlinkUserCodeClassLoaders$SafetyNetWrapperClassLoader.getResource(FlinkUserCodeClassLoaders.java:208)

解决方式：

方法1.配置文件flink-conf.yaml添加如下配置，并分发到其他机器。

classloader.check-leaked-classloader: false

方法2.命令行设置-Dclassloader.check-leaked-classloader=false

这里采用方法2解决。

[hadoop@node3 ~]$ flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

...省略部分输出...

2024-04-16 21:58:45,827 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Cannot use kerberos delegation token manager, no valid kerberos credentials provided.
2024-04-16 21:58:45,845 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Submitting application master application_1713270240854_0004
2024-04-16 21:58:45,908 INFO  org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl        [] - Submitted application application_1713270240854_0004
2024-04-16 21:58:45,909 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Waiting for the cluster to be allocated
2024-04-16 21:58:45,911 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Deploying cluster, current state ACCEPTED
2024-04-16 21:58:54,017 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - YARN application has been deployed successfully.
2024-04-16 21:58:54,018 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - The Flink YARN session cluster has been started in detached mode. In order to stop Flink gracefully, use the following command:
$ echo "stop" | ./bin/yarn-session.sh -id application_1713270240854_0004
If this should not be possible, then you can also kill Flink via YARN's web interface or via:
$ yarn application -kill application_1713270240854_0004
Note that killing Flink might not clean up all job artifacts and temporary files.
2024-04-16 21:58:54,019 INFO  org.apache.flink.yarn.YarnClusterDescriptor                  [] - Found Web Interface node4:44661 of application 'application_1713270240854_0004'.
Job has been submitted with JobID ef5ff58d20e6acc616eeb4a2c32352e5
[hadoop@node3 ~]$

点击ApplicationMaster跳到Web UI界面，这里003作业可以跳过去，003和004都在跑，资源不够。停掉003和004，然后，重新启动per-job作业，此时作业ID为005

点击跳转到Flink Web UI界面如下

测试

nc发送数据，例如：hello java

查看Web UI结果

可以使用命令行查看或取消作业

查看作业命令：

[hadoop@node3 ~]$ flink list -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0005

取消作业命令格式：

flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_xxxx_yy <jobId>

这里的application_XXXX_YY是当前应用的ID，<jobId>是作业的ID。注意如果取消作业，整个Flink集群也会停掉。

具体命令如下：

flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0005 5ca1a56ec0b15b0a3f5990438dde8430

查看8088端口

应用模式部署

应用模式部署，允许main()方法在JobManager上执行，这样可以分担Client的压力。

应用模式与单作业模式类似，直接执行flink run-application命令即可。

per-job模式命令

flink run -d -t yarn-per-job -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

应用模式命令

flink run-application -d -t yarn-application -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

区别：

1.per-job是run，应用模式是run-application

2.per-job -t是yarn-per-job，应用模式 -t是yarn-application

执行应用模式

[hadoop@node3 ~]$ flink run-application -d -t yarn-application -c org.example.wc.SocketStreamWordCount -Dclassloader.check-leaked-classloader=false flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

部分日志如下

测试

nc发送数据

hello flink

查看结果

查看或取消作业命令格式

$ flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY

$ flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_XXXX_YY <jobId>

查看作业

[hadoop@node3 ~]$ flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0006

取消作业

[hadoop@node3 ~]$ flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0006 c09dd8a76391a1264d3b33fec7f80266

优化

把作业需要用到的依赖、插件等资源提前上传到HDFS，作业需要的资源直接从HDFS获取。

可以通过yarn.provided.lib.dirs配置选项指定位置，将flink的依赖上传到远程。

（1）上传flink的lib和plugins到HDFS上

[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -mkdir /flink-dist
[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -put $FLINK_HOME/lib/ /flink-dist
[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -put $FLINK_HOME/plugins/ /flink-dist
[hadoop@node3 ~]$ hdfs dfs -ls /flink-dist
Found 2 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2024-04-16 22:54 /flink-dist/lib
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2024-04-16 22:54 /flink-dist/plugins
[hadoop@node3 ~]$

put操作提示

2024-04-16 22:54:59,200 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false

不用管这个提示信息。

（2）上传Flink作业jar包到HDFS

[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -mkdir /flink-jars
[hadoop@node3 ~]$ hadoop fs -put flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar /flink-jars

（3）提交作业

[hadoop@node3 ~]$ flink run-application -t yarn-application -Dyarn.provided.lib.dirs="hdfs://node2:9820/flink-dist" -c org.example.wc.SocketStreamWordCount hdfs://node2:9820/flink-jars/flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

这种方式下，Flink本身的依赖和用户jar可以预先上传到HDFS，而不需要单独发送到集群，这就使得作业提交更加轻量了。

测试

nc发送数据

hello flink

查看结果

查看作业

[hadoop@node3 ~]$ flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0008

取消作业

[hadoop@node3 ~]$ flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=application_1713270240854_0008 5656744f88b9384620d93d178859d047

K8S运行模式（了解）

使用K8S资源来运行Flink作业。

容器化部署是如今业界流行的一项技术，基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes（K8S），基本原理与YARN是类似的，具体配置可以参见官网说明，这里我们就不做过多讲解了。

K8S原生Session模式作业提交流程如下：

完成！enjoy it！

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