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Flink提供了一个命令行界面（CLI）bin/Flink，用于运行打包为JAR文件的程序并控制其执行。CLI是任何Flink设置的一部分，可在本地单节点设置和分布式设置中使用。它连接到conf/flink-conf.yaml中指定的正在运行的JobManager。
CLI列表
| 操作 | 用途 |
| yarn-session.sh | 使用yarn-session.sh启动一个常驻的Flink集群，接受来自客户端提交的任务。 |
| run | 提交Flink作业，作业既可以被提交到一个常驻的Flink集群上，也可以使用单机模式运行。 |
| run-application | 以Application模式执行作业。 |
| info | 用于打印作业的优化执行图。同样，需要传递作业的jar。 |
| list | 列出所有的作业（包含JobID） |
| savepoint | 用于为给定作业创建或处理保存点。如果conf/flink-conf.yaml中未指定state.savepoints.dir参数，则可能需要在JobID之外指定一个保存点目录。 |
| cancel | 取消作业 |
| stop | 停止作业（仅流式作业） |
Job生命周期管理
使用Flink CLI的先决条件是拥有一个可运行Flink集群，他部署在如Kubernetes、YARN或任何其他可用选项。可以在本地启动Flink集群，在自己的机器上尝试命令。
提交一个Job
提交一个Job意味着将作业的JAR和相关依赖项上传到Flink集群并启动Job执行。例如，我们选择了一个长时间运行的作业，比如examples/streaming/StateMachineExample.jar。可以从examples/文件夹中选择任何其他jar文件部署自己的job。
$ ./bin/flink run \
--detached \
./examples/streaming/StateMachineExample.jar使用--detached提交Job将使命令在提交完成后返回，输出包含新提交Job的ID。
Job has been submitted with JobID cca7bc1061d61cf15238e92312c2fc20
打印的使用信息列出了与作业相关的参数，如果需要，可以将这些参数添加到作业提交命令的末尾。
还有一个run-application的命令可用于在Application Mode下运行作业，它的工作方式与run类似。
run和run-application命令支持通过-D接受其他配置参数。例如，可以通过设置-Dpipeline.max parallelism=120来设置作业的最大并行度。此参数在per-job 或者 application模式下非常有用，因为您可以将任何配置参数传递给集群，而无需更改配置文件。
在session模式下提交作业时，仅支持执行配置参数。
Job 检测
你可以用如下命令检测任何运行的Job：
$ ./bin/flink list所有已提交但没有执行的Job都在Scheduled Jobs列表下。
创建Savepoint
可以创建保存点来保存作业的当前状态。只需JobID:
$ ./bin/flink savepoint \
$JOB_ID \
/tmp/flink-savepoints保存点文件夹是可选的，如果未设置state.savepoints.dir，则需要指定该文件夹。
保存点的路径可以稍后用于重新启动Flink作业。
删除Savepoint
删除保存点，--需要添加带有相应保存点路径的命令--dispose：
$ ./bin/flink savepoint \
--dispose \
/tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab \
$JOB_ID如果使用自定义状态实例（例如自定义reducing 状态或RocksDB状态），则必须指定用于触发Savepoint的程序JAR的路径。否则，您将遇到ClassNotFoundException：
$ ./bin/flink savepoint \
--dispose <savepointPath> \
--jarfile <jarFile>通过Savepoint操作触发Savepoint处理不仅会从存储中删除数据，还会使Flink清理与Savepoint相关的元数据。
终止作业
正常停止作业创建最终Savepoint
这是一种更优雅的方式结束正在运行的流作业，从而结束从source到sink的流。当用户请求停止作业时，所有source都将被请求发送最后一个checkpoint barrier，从而触发checkpoint，在成功完成该checkpoint后，它们将通过调用cancel（）来完成终结Job。
$ ./bin/flink stop \
--savepointPath /tmp/flink-savepoints \
$JOB_IDSuspending job "cca7bc1061d61cf15238e92312c2fc20" with a savepoint.
Savepoint completed. Path: file:/tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab
如果未设置state.savepoints.dir，则必须使用--savepointPath指定保存点文件夹。
如果指定了--drain标志，则将在最后一个检查点屏障之前发出MAX_WATERMARK。这将触发所有已注册的事件时间计时器，从而清除任何等待特定水印的状态，例如窗口。作业将一直运行，直到所有源正确关闭。这允许作业完成对所有运行中数据的处理，以便在停止时，对保存点之后的数据进行处理。
如果要永久终止作业，请使用--drain标志。如果希望稍后恢复作业，请不要使用--drain，因为这可能会导致错误的结果。
取消作业
取消作业可以通过取消操作实现：
$ ./bin/flink cancel $JOB_IDCancelling job cca7bc1061d61cf15238e92312c2fc20.
Cancelled job cca7bc1061d61cf15238e92312c2fc20.
相应作业的状态将从“正在运行”转换为“已取消”。任何计算都将停止。
从保存点启动作业
可以使用run（和run-application）操作从保存点启动作业。
$ ./bin/flink run \
--detached \
--fromSavepoint /tmp/flink-savepoints/savepoint-cca7bc-bb1e257f0dab \
./examples/streaming/StateMachineExample.jar看上去，除--fromSavepoint参数外，该命令如何与初始运行命令相同，--fromSavepoint该参数用于引用先前停止的作业的状态，将生成可用于维护作业的新作业ID。
默认情况下，我们尝试将整个保存点状态与正在提交的作业相匹配。如果希望允许跳过无法还原的保存点状态，可以设置--allowNonRestoredState标志。如果在触发保存点时从程序中删除了作为程序一部分的运算符，并且仍希望使用保存点，则需要允许此操作。
$ ./bin/flink run \
--fromSavepoint <savepointPath> \
--allowNonRestoredState ...如果您的程序删除了作为保存点一部分的运算符，这将非常有用。
三种作业提交模式
| 模式 |
描述 |
特点 |
| Session 模式 |
Seesion模式会根据您设置的资源参数创建一个Flink集群，所有作业都将被提交到这个集群上运行。该集群在作业运行结束之后不会自动释放。 例如，某个作业发生异常，导致一个Task Manager关闭，则其他所有运行在该Task Manager上的作业都会失败。另外由于同一个集群中只有一个Job Manager，随着作业数量的增多，Job Manager的压力会相应增加。 |
优点：提交作业时，资源分配导致的时间开销相比其他模式较小。 缺点：由于所有作业都运行在该集群中，会存在对资源的竞争以及作业间的相互影响。 根据以上特点，该模式适合部署需要较短启动时间且运行时间相对较短的作业。 |
| Per-Job Cluster 模式 |
当使用Per-Job Cluster模式时，每次提交一个Flink作业，YARN都会为这个作业新启动一个Flink集群，然后运行该作业。当作业运行结束或者被取消时，该作业所属的Flink集群也会被释放。 |
优点：作业之间资源隔离，一个作业的异常行为不会影响到其他作业。因为每个作业都和一个Job Manager一一对应，因此不会出现一个Job Manager因为运行多个Job而导致负载过高的问题。 缺点：每次运行一个作业都要启动一个专属Flink集群，启动作业的开销更大。 根据以上特点，该模式通常适合运行时间较长的作业。 |
| Application模式 |
当使用Application模式时，每次提交一个Flink Application（一个Application包含一个或多个作业），YARN都会为这个Application新启动一个Flink集群。当Application运行结束或者被取消时，该Application所属的Flink集群也会被释放。 该模式与Per-Job模式不同的是，Application对应的JAR包中的main()方法会在集群中的Job Manager中被执行。 如果提交的JAR包中包含多个作业，则这些作业都会在该Application所属的集群中执行。 |
优点：可以减轻客户端提交作业时的负担。 缺点：每次运行一个Flink Application都要启动一个专属Flink集群，启动Application的时间开销会更大。 |
三种模式提交并查看作业
Session模式提交并查看作业
- 执行以下命令，启动YARN Session。
yarn-session.sh --detached- 执行以下命令，提交作业。
flink run /opt/apps/FLINK/flink-current/examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar说明：本文使用Flink自身提供的TopSpeedWindowing示例进行介绍，该示例是一个会长时间运行的流作业。
提交成功后，会返回已提交的Flink作业的YARN Application ID。返回如下类似信息。
- 执行以下命令，查看作业状态。
flink list -t yarn-session -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY>您也可以通过Web UI的方式查看作业状态。
- 执行以下命令，停止作业。
flink cancel -t yarn-session -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY> <jobId>Per-Job Cluster模式提交并查看作业
- 执行以下命令，提交作业。
flink run -t yarn-per-job --detached /opt/apps/FLINK/flink-current/examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar提交成功后，会返回已提交的Flink作业的YARN Application ID。返回如下类似信息。
- 执行以下命令，查看作业状态。
flink list -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY>说明 本文示例中的<application_XXXX_YY>为作业运行后返回的Application ID。
您也可以通过Web UI的方式查看作业状态，详情请参见通过Web UI查看作业状态。
- 执行以下命令，停止作业。
flink cancel -t yarn-per-job -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY> <jobId>Application模式提交并查看作业
- 执行以下命令，提交作业。
flink run-application -t yarn-application /opt/apps/FLINK/flink-current/examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar提交成功后，会返回已提交的Flink作业的YARN Application ID。返回如下类似信息。
- 执行以下命令，查看作业状态。
flink list -t yarn-application -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY>您也可以通过Web UI的方式查看作业状态，详情请参见通过Web UI查看作业状态。
- 执行以下命令，停止作业。
flink cancel -t yarn-application -Dyarn.application.id=<application_XXXX_YY> <jobId>