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了解了Flink运行时的基本组件和系统架构，我们再来梳理一下作业提交的具体流程。
Flink的提交流程随着部署模式、资源管理平台的不同，会有不同的变化。首先我们从一个高层级的视角，来做一下抽象提炼，看一看作业提交时宏观上各组件是怎样交互协作的。作业提交流程如图4-2所示。
图4-2 作业提交流程
（1）在一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的REST接口，将作业提交给JobManager。
（2）由分发器启动JobMaster，并将作业（包含JobGraph）提交给JobMaster。
（3）JobMaster将JobGraph解析为可执行的ExecutionGraph，得到所需的资源数量，然后向资源管理器请求任务槽资源。
（4）资源管理器判断当前是否有足够的可用资源；如果没有，启动新的TaskManager。
（5）TaskManager启动之后，向ResourceManager注册自己的可用任务槽。
（6）资源管理器通知TaskManager为新的作业提供slots。
（7）TaskManager连接到对应的JobMaster，提供slots。
（8）JobMaster将需要执行的任务分发给TaskManager。
（9）TaskManager执行任务，互相之间可以交换数据。
如果部署模式不同，或者集群环境不同（如Standalone、YARN、K8s等），其中一些步骤可能会不同或被省略，也可能有些组件会运行在同一个JVM进程中。比如我们在上一章实践过的独立集群环境的会话模式，就需要先启动集群，如果资源不够，只能等待资源释放，而不会直接启动新的TaskManager。
接下来，我们就具体介绍一下不同部署环境下的提交流程。
在独立模式（Standalone）下，只有会话模式和应用模式两种部署方式。两者整体来看流程是非常相似的：TaskManager都需要手动启动，所以当ResourceManager收到JobMaster的请求时，会直接要求TaskManager提供资源；而JobMaster的启动时间点，会话模式是预先启动的，应用模式则是在作业提交时启动的。Standalone集群作业提交流程如图4-3所示。
图4-3 Standalone集群作业提交流程
我们发现，除去第4步不会启动TaskManager，而且直接向已有的TaskManager要求资源，其他步骤与4.2.1节所讲的抽象流程完全一致。
接下来我们再看一下有资源管理平台时，具体的提交流程。我们以YARN为例，分不同的部署模式来做具体说明。
1.会话模式
在会话模式下，我们需要先启动一个YARN Session，这个会话会创建一个Flink集群。
这里只启动了JobManager，而TaskManager可以根据需要动态地启动。在JobManager内部，由于还没有提交作业，所以只有ResourceManager和Dispatcher在运行，如图4-4所示。
图4-4 YARN Session模式下收到容器请求
接下来就是真正提交作业的流程，如图4-5所示。
（1）客户端通过REST接口，将作业提交给分发器。
（2）分发器启动JobMaster，并将作业（包含JobGraph）提交给JobMaster。
（3）JobMaster向资源管理器请求资源。
（4）资源管理器向YARN的资源管理器请求container资源。
（5）YARN启动新的TaskManager容器。
（6）TaskManager启动之后，向Flink的资源管理器注册自己的可用任务槽。
（7）资源管理器通知TaskManager为新的作业提供slots。
（8）TaskManager连接到对应的JobMaster，提供slots。
（9）JobMaster将需要执行的任务分发给TaskManager，执行任务。
图4-5 YARN集群作业提交流程
可见，整个流程除了请求资源时要“上报”YARN的资源管理器，其他与4.2.1节所讲的抽象流程几乎完全一样。
2.单作业模式
在单作业模式下，Flink集群不会预先启动，而是在提交作业时，才启动新的JobManager，具体流程如图4-6所示。
图4-6 Per-Job模式作业提交流程
（1）客户端将作业提交给YARN的资源管理器，这一步中会同时将Flink的jar包和配置上传到HDFS，以便后续启动Flink相关组件的容器。
（2）YARN的资源管理器分配容器资源，启动Flink JobManager，并将作业提交给JobMaster。这里省略了Dispatcher组件。
（3）JobMaster向资源管理器请求资源。
（4）资源管理器向YARN的资源管理器请求容器。
（5）YARN启动新的TaskManager容器。
（6）TaskManager启动之后，向Flink的资源管理器注册自己的可用任务槽。
（7）资源管理器通知TaskManager为新的作业提供slots。
（8）TaskManager连接到对应的JobMaster，提供slots。
（9）JobMaster将需要执行的任务分发给TaskManager，执行任务。
可见，区别只在于JobManager的启动方式，以及省去了分发器。在第2步作业提交给JobMaster，之后的流程就与会话模式完全一样了。
3.应用模式
应用模式与单作业模式的提交流程非常相似，只是初始提交给YARN资源管理器的不再是具体的作业，而是整个应用。一个应用中可能包含了多个作业，这些作业都将在Flink集群中启动各自对应的JobMaster。