Apache Flink 是一个用于分布式流处理和批处理的开源框架。它可以在 Kubernetes（K8s）集群上运行，并且提供了四种不同的运行模式来满足各种应用程序的需求。下面将分别介绍这四种运行模式。

1. 本地模式

在本地模式下，Flink 应用程序直接在本地 JVM 上运行，不需要连接到 Kubernetes 集群。这种模式适用于本地开发、调试和测试应用程序。本地模式简单快捷，可以快速验证程序逻辑。但是，由于没有利用 Kubernetes 自动化管理资源的能力，所以无法充分发挥集群的弹性和资源管理能力。

2. 会话模式

在会话模式下，Flink 应用程序在 Kubernetes 上作为一个长期运行的会话（session）运行。会话模式启动一个 Flink 集群作为 Kubernetes 中的一个长期任务，应用程序可以通过连接到集群的客户端进行提交和管理。

会话模式适用于常驻型任务，可以让多个应用程序共享一个 Flink 集群，可以在不同时间提交不同的作业。这样可以节省资源，减少重复启动 Flink 集群的开销，并且可以通过客户端对会话进行监控和管理。

3. 作业模式

作业模式是指将 Flink 应用程序作为 Kubernetes 上的一个短期任务运行。在作业模式下，每次提交应用程序都会启动一个新的 Flink 集群，并在应用程序执行完毕后关闭。作业模式适用于一次性的任务，每次任务的资源需求可能不同，需要根据实际需求动态分配资源。

作业模式可以充分利用 Kubernetes 的弹性调度和资源管理能力，可以根据应用程序的需求快速分配和回收资源，提高资源利用率。但是，由于每次提交都会启动新的 Flink 集群，会有一定的启动开销，适用于一次性任务或者资源需求波动较大的场景。

4. 会话集群模式

会话集群模式是会话模式和作业模式的结合，既享受了会话模式共享集群资源的优点，又可以根据实际需求动态分配资源。在会话集群模式下，用户可以提交多个作业到一个长期运行的 Flink 集群中，而每个作业可以根据需要动态调整分配的资源。

会话集群模式适用于既需要共享集群资源又需要动态分配资源的场景。用户可以根据实际需求灵活调整资源分配，提高集群资源的利用率，并且可以通过客户端对会话进行监控和管理，具有较好的灵活性和容错性。