在前面（《Flink on YARN部署快速入门指南》的文章中我们简单地介绍了如何在YARN上提交和运行Flink作业，本文将简要地介绍Flink是如何与YARN进行交互的。

　　YRAN客户端需要访问Hadoop的相关配置文件，从而可以连接YARN资源管理器和HDFS。它使用下面的规则来决定Hadoop配置：

　　1、判断YARN_CONF_DIR,HADOOP_CONF_DIR或HADOOP_CONF_PATH等环境变量是否设置了（按照这些变量的顺序判断）。如果它们中有一个被设置了，那么就会读取其中的配置。
　　2、如果上面的规则失败了（如果正确安装了 YARN 的话，这不应该会发生），那么客户端将会使用HADOOP_HOME环境变量。如果这个环境变量设置了，客户端将会尝试访问$HADOOP_HOME/etc/hadoop(Hadoop 2)或者$HADOOP_HOME/conf (Hadoop 1)路径下文件。

　　当启动一个新的Flink YARN session，客户端首先判断所请求的资源（容器和内存）是否可用。在那之后，它会把包含了Flink以及相关配置的jar包上传到HDFS（步骤1）。

　　客户端的下一步是请求（步骤 2）一个 YARN 容器来启动ApplicationMaster（步骤 3）。因为客户端已经将配置和jar文件作为资源向容器注册了，所以运行在特定机器上的NodeManager 会负责准备容器（例如，下载一些文件），一旦上面的步骤完成了，ApplicationMaster (AM)将会被启动。

　　JobManager和AM是运行在同一个容器中的，一旦它们成功地启动了，AM就会知道JobManager 的地址（就是它自己的地址），它会为TaskManager 生成一个新的Flink配置文件（这样TaskManager才能连上 JobManager）。这些新的配置文件同样会被上传到HDFS上。此外，AM将负责为Flink提供WEB界面服务，Flink 用来提供服务的端口是由用户 + 应用程序 id 作为偏移配置决定的。这样的措施使得用户能够并行地执行多个 Flink YARN session。

　　在那之后，AM开始为Flink的TaskManager 分配容器，这会从HDFS下载jar文件和修改过的配置文件。一旦这些步骤完成了，Flink服务就在YARN上启动完成并准备接受任务了。