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Apache Flink是一个流式处理框架，支持事件驱动的、高吞吐量的、可容错的流处理应用程序。Flink提供了多种部署模式，以满足不同的需求和环境。以下是Flink的主要部署模式及其区别：

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(1)描述：在本地机器上运行Flink作业，通常用于开发和调试目的。

(2)特点：简单快捷，适用于小规模数据和开发阶段。

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(1)描述：在一个独立的Flink集群上运行作业，使用Flink自带的资源管理器。

(2)特点：中等规模的集群，适用于中小型数据流处理任务。

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(1)描述：在Apache Hadoop的YARN资源管理框架上运行Flink作业，充分利用Hadoop集群资源。

(2)特点：适用于大规模的集群环境，具有良好的资源管理和隔离性。

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(1)描述：在Apache Mesos上运行Flink作业，利用Mesos提供的资源管理能力。

(2)特点：Mesos是一个通用的集群管理器，允许多种类型的作业共享同一集群。

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(1)描述：在Kubernetes容器编排系统上运行Flink作业，通过Kubernetes管理资源。

(2)特点：灵活、可伸缩，适用于容器化部署环境，可以与其他容器化应用协同工作。

每种部署模式都有其独特的优势和适用场景。选择适当的部署模式取决于我们的集群规模、资源管理需求以及系统架构。在实际应用中，我们可能会根据任务的不同特性选择不同的部署模式。