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# 简介
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该模式下，集群管理框架（例如YARN或Kubernetes）会为每个提交的作业启动一个单独Flink集群，该集群仅对该作业可用。
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作业运行完成，集群将被关闭，所有用到的资源（例如文件）也将被清理。此模式提供更好的资源隔离。一个作业故障不会
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影响其他作业的运行。此外，由于每个作业都有自己的JobManager，负载被分散到多个实体上。考虑到Session模式的资源隔
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离问题，对于需要长时间运行的作业，通常选择Per-Job模式，这些作业愿意承受增加启动延迟以提升作业的恢复能力。
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Per-Job模式为每个提交的作业启动一个集群，以提供更好的资源隔离保证。在这种情况下，集群的生命周期与作业的生命周期绑定。
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# 启动分析
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启动类：`YarnJobClusterEntrypoint.java`
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## 加载配置文件以及命令行参数解析
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在per-job启动的时候，需要先加载配置文件。
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从`ApplicationConstants.Environment.PWD`中加载`flink-conf.yml`中的配置项。
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### `_KEYTAB_PRINCIPAL`
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从系统变量里面获取当前参数，用于kerberos认证的keytab文件。
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### `NM_HOST`
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从系统变量里面获取当前参数，为ApplicationMaster的主机名。当前参数不能为空。将当前参数的值设置到参数
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`jobmanager.rpc.address`、`rest.address`、`rest.bind-address`里面。
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### `web.port`
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## 启动YarnJobClusterEntrypoint
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jobMaster里面启动TaskManager
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```java
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private void startJobExecution() throws Exception {
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}
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```
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