2020年7月发布Flink 1.11版本的时候，平台正在接入K8S Per Job模式，新发版本的Application Mode 正好应了我们的需求，
Session模式
flink集群已经提前启动，利用现存的集群资源去执行提交的job，这样会导致在同一个集群上执行多个job，多个job相互竞争集群资源，此外，如果有一个job发生异常或者导致TaskManager关闭，那这个TaskManager上的所有的job都会重启，除了对作业本身的影响外，还意味着在大量job重启的过程中，所有job同时访问文件系统，导致文件系统对其他服务不可用，同一个集群上的所有job对所有人可见，集群指标(比如CPU利用率)是针对所有job的，而不是针对单个job。FlinkOps平台0.1.0版本就是基于Session模式实现的。
Per-Job模式
考虑到Session模式无法做到资源隔离，因此用户经常使用的是Per-Job模式。在这个模式中，YARN或Kubernetes等可用的集群管理器会为每一个提交的job启动一个单独的Flink集群，这个集群上只有这一个job。为了解决FlinkOps0.1.0版本中资源隔离的问题，FlinkOps0.2.0版本基于K8S Native Per-Job模式去实现此功能。
K8S Per-Job模式
Not Native Per-Job模式
需要提前指定 TaskManager 的数量，如果 TaskManager 指定的少了会导致作业运行失败，指定的多了仍会降低资源利用率