现在Flink、Yarn、HDFS都就绪了，接下来实践提交Flink任务到Yarn执行；

文是《Flink on Yarn三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink on Yarn三部曲之一：准备工作》已将所需的机器和文件准备完毕，可以部署CDH和Flink了；

除了常见的standalone模式，Flink还支持将任务提交到Yarn环境执行，任务所需的计算资源由Yarn Remource Manager来分配，如下图(来自Flink官网)：

ApacheFlink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台，它能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。

这是一个执行WordCount的操作，我们以这个demo为入口来对整个执行流程进行分析记录。

Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理系统。Flink 的核心是在数据流上提供数据分发、通信、具备容错的分布式计算。同时，Flink 在流处理引擎上构建了批处理引擎，原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。...

Flink社区在FLIP-49提出了新版统一的TaskManager内存模型及配置，这也是Flink 1.10版本最主要的改进与优化点之一。根据社区的说法，该proposal致力于解决1.9版本及之前的TM内存配置的三个缺点：...

Apache YuniKorn（Incubating）是一个独立的资源调度程序，旨在将针对大数据工作负载的高级调度功能引入容器化平台。具体可以参考前面的文章《YuniKorn：一个通用的资源调度程序》。...

那么有spark和storm这样成熟的计算框架存在，为什么flink还能占有一席之地呢?今天我们就从流处理的角度将flink和这两个框架进行一些分析和比较。随着大数据时代的来临，大数据产品层出不穷。...

那个时候举例使用的是bowtie2软件比对miRNA的reads到miRBase里面的miRNA序列文件，以及hg38参考基因组，两个策略。后来也看了看很多公司报告，发现大多集中于下游分析，就是拿到了miRNA表达矩阵后的，包括差异分析，靶基因等等。...