摘要：
从图中可以看出，Yarn的客户端需要获取hadoop配置信息并连接到Yarn的ResourceManager。如果资源足够，包含HDFS配置信息和Flink的jar包将上载到HDFS。将生成新的Flink配置信息，以便TaskManager可以连接到JobManager。同时，AM还提供Flink的WEB接口。用户可以并行执行多个Flink会话。
从图中可以看出，Yarn的客户端需要获取hadoop的配置信息，连接Yarn的ResourceManager。所以要有设置有 YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_PATH,只要设置了其中一个环境变量，就会被读取。如果读取上述的变量失败了，那么将会选择hadoop_home的环境变量，都区成功将会尝试加载$HADOOP_HOME/etc/hadoop的配置文件。
1、当启动一个Flink Yarn会话时，客户端首先会检查本次请求的资源是否足够。资源足够将会上传包含HDFS配置信息和Flink的jar包到HDFS。
2、随后客户端会向Yarn发起请求，启动applicationMaster,随后NodeManager将会加载有配置信息和jar包，一旦完成，ApplicationMaster(AM)便启动。
3、当JobManager and AM 成功启动时,他们都属于同一个container，从而AM就能检索到JobManager的地址。此时会生成新的Flink配置信息以便TaskManagers能够连接到JobManager。同时，AM也提供Flink的WEB接口。用户可并行执行多个Flink会话。
4、随后，AM将会开始为分发从HDFS中下载的jar以及配置文件的container给TaskMangers.完成后Fink就完全启动并等待接收提交的job.
启动Flink cluster on YARN
./bin/yarn-session.sh -n 1 -jm 1024 -tm 4096
可以看到启动了1个TaskManager 给jm与tm分配的资源数
将Flink的配置与jar包上传至HDFS
提交于Application Master
启动完毕后，就可提交任务。