Flink Yarn-Per-Job中，applicationmaster是不是就是JobManager？

是的，Flink Yarn-Per-Job模式中的application master就是JobManager。在Yarn-Per-Job模式下，每个Flink作业都会在YARN集群上启动一个独立的应用程序主管（application master），负责协调和管理该作业的执行。这个应用程序主管就是Flink的JobManager，负责接收和调度任务，监控作业的执行状态，并与YARN资源管理器（ResourceManager）进行通信来获取和释放资源。因此，Flink的JobManager在Yarn-Per-Job模式下充当了application master的角色。

相关问题

flink per-job 超时

Flink中的per-job超时是指在作业执行过程中超过特定时间限制时，Flink会自动终止作业的执行。这个限制时间可以在flink-conf.yaml配置文件中设置。

per-job超时可以很好地保护作业免受无限执行的风险，尤其是当作业出现无法恢复的错误或者由于资源争用导致作业无法正常运行时。

当作业超过per-job超时设置的时间限制时，Flink会终止作业的执行并将其标记为失败。同时，Flink还会触发作业失败的处理逻辑，例如执行用户定义的回调函数或者发送报警通知。

per-job超时时间的设置需根据具体情况来决定。如果设置得过短，可能会导致正常运行的作业被中断；过长可能会导致故障作业长时间无法停止，消耗大量资源，降低整体系统的吞吐量。

在设置per-job超时时间时，需要考虑作业的复杂性、数据量、计算资源以及执行环境等因素。通常可根据历史执行时间、资源消耗等指标进行评估和调整。可以使用Flink的监控工具和指标来分析作业的执行情况，以便更好地确定合适的per-job超时时间。

总之，per-job超时是Flink提供的一项重要功能，可以有效保护作业执行过程中的稳定性和资源利用情况。在设计和部署作业时，合理设置per-job超时时间是保证作业执行效率和稳定性的关键步骤。

flink提交有几种模式 yarn-session模式 Application模式 Per-Job模式（生产中一般用这个，因为不论是监控还是提交都很方便，一个任务yarn分配一次） 详细解释

Flink 提交作业的三种模式：

1. Yarn-session 模式：在该模式下，Flink 集群与YARN 集成，即 Flink 集群在 YARN 上启动，并在其中开启一个长期运行的会话（Session），可以重复提交多个 Flink 作业。

2. Application 模式：在该模式下，每次提交 Flink 作业都会启动一个新的 YARN 应用程序，Flink 集群和 YARN 集成。

3. Per-Job 模式：在该模式下，每次提交 Flink 作业都会启动一个新的 YARN 应用程序，Flink 集群和 YARN 集成。与 Application 模式不同的是，Per-Job 模式下每次提交的作业都是一个独立的应用程序，即每个任务只分配一次资源，适用于生产环境中的任务提交，可以更方便地监控和管理每个作业。

总的来说，Yarn-session 模式适用于需要交互式查询和开发的场景，而 Application 模式和 Per-Job 模式适用于生产环境下的批处理和流处理任务。