Flink提交任务

Flink提交任务的方式有两种，第一种是自带的UI页面，但是这种提交方式很少有团队正式使用，因为这种方式的资源分配是按照task为单位，设置任务并行度的，而不是可以灵活的根据提交任务时的参数来改变所占资源大小的continer，一个task拥有多少计算资源已经在配置文件中写死了，且使用时一个并行度就代表占用一个task，它的好处就在于你能够明确的把控资源的使用频率，缺点就是不够灵活。

自己手搭过原生的或者其他发行版的yarn服务的朋友，就会明白yarn体系中资源的在使用频率是根据调度队列判断当前所有任务的Applicationmanage占总资源大小的一个百分比掌控的，默认是0.1也就是10%，另外90%用来运行具体任务，但是这90%的资源是否被充分利用或者是否被过度利用，这都说不准。而flink的task方式就用一种强硬的方式限制了被使用时的task，其他任务不能使用，反之只要存在空余task，就可以提交任务。

国内九成九的都是普通公司，不是大厂，根本原因是用不起Flink的第一种方式，做不到财大气粗的堆资源，只能那种最经济的用法，这也是flink很少在国内使用的原因之一。第二种提交方式就是命令行模式，这种方式下就和UI提交是同源的，也可以提交给yarn。说白了就算国内的公司跳不开必须使用flink时，也只是提交给了yarn，很少有公司有那个经济实力，直接把任务交给flink自身的jobmanager。一般测试环境为了方便才可能用ui页面提交。

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第一种UI提交

UI页面你需要浏览器访问flink的jobmanager节点，默认端口号是8081

点击左侧导航栏最后一项

点击add new，会弹出文件框，你要选择你的jar包上传

上传后点击后边的Upload，在进度条完成后就会生成任务

选择任务前面的复选框，点击后会弹出基本配置内容，分别是运行的类的包路径、并行度、参数，以及最后一个SavePath一般不用，它的作用和Spark的Checkpoint一样，都是设置一个检查点。

区别在于checkpoint是增量做的，每次的时间短，数据量小，只要在程序里面启用后会自动触发，用户无需感知；savepoint是全量做的，时间长，数据量大，需要用户主动触发。
checkpoint 是任务结束的时候自动使用，不需要用户指定，savepoint 一般用于程序版本更新、bug修复、A/B Test 等场景，需要用户指定。

需要特别注意的是并行度，最大不能超过Overview页面中显示的Available Task Slots可用数，而且并行度的生效权重遵循页面权重<代码中StreamExecutionEnvironment权重<算子权重

设置好这些就可以点击Submit提交了，然后就会跳转到任务的监控页面，你可以在这个页面中看到每一个详情算子的状态，以及整个任务的相关信息

你要关注的重点是下面算子列表的状态，确保正常运行，此时你就可以不用管了，在，Running Jobs中可以看到这个任务，如果你想结束就进入任务详情，点击右上角的Cancel

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第二种就是命令行

命令行模式下就是使用${FLINK_HOME}/bin下的flink命令提交任务，和前面说的一样在使用flink的jobmanager下和页面操作没差别。命令使用方法如下

flink命令执行模板：flink run [option]