flink 程序包 部署生产环境一般用什么形式部署

application 或者 低版本用per-job此回答整理自钉群“【③群】Apache Flink China社区”

在将 Flink 程序部署到生产环境时，一般会使用以下几种形式进行部署：

1、原生部署：将 Flink 程序打包成 Jar 包，通过命令行或脚本直接提交到 Flink 集群中运行。这种方式适用于较小的生产环境，部署简单，但需要手动管理集群。

2、使用容器：将 Flink 程序打包成 Docker 镜像，并通过容器管理平台（如 Kubernetes）部署到集群中。这种方式适用于需要更好的扩展性和管理性，同时能够提高应用程序的容错性。

3、使用运维工具：使用运维工具（如 Ansible、Puppet、Chef 等）自动化部署 Flink 程序。这种方式适用于需要管理多个生产环境和版本控制的场景。

在选择部署方式时，需要根据实际情况综合考虑各种因素，如部署复杂度、可扩展性、容错性、性能等。同时，还需要考虑安全性和可维护性等因素。

在将Flink程序部署到生产环境时，通常会选择以下几种方式进行部署：

1、Standalone部署：这是最简单的部署方式，即将Flink程序打包成一个可执行的Jar包，然后在生产环境中通过命令行启动。这种部署方式适用于小规模的集群和简单的应用场景。

2、YARN部署：如果您在生产环境中使用了Hadoop生态系统的其他组件，例如HDFS或Hive，那么可以考虑使用YARN部署Flink程序。在YARN上部署Flink程序可以实现资源隔离和动态资源分配，提高资源的利用率。

3、Kubernetes部署：Kubernetes是目前比较流行的容器编排平台，可以用于部署和管理Flink程序。在Kubernetes上部署Flink程序可以实现高可用性和弹性扩展，同时也可以更好地管理资源和监控应用程序。

4、Mesos部署：Mesos是另一种流行的集群管理系统，可以用于部署和管理Flink程序。在Mesos上部署Flink程序可以实现资源隔离和动态资源分配，同时也可以更好地管理资源和监控应用程序。

总的来说，选择何种部署方式取决于您的具体需求和技术栈，例如需要的资源管理方式、可用性需求、监控和日志收集需求等。不同的部署方式有不同的优缺点，需要根据自己的情况选择最适合的方式。