创建Flink Jar作业

前提条件

• 创建Flink Jar作业，访问其他外部数据源时，如访问OpenTSDB、HBase、Kafka、DWS、RDS、CSS、CloudTable、DCS Redis、DDS等，需要先创建跨源连接，打通作业运行队列到外部数据源之间的网络。
  • 当前Flink作业支持访问的外部数据源详情请参考DLI常用跨源分析开发方式。
  • 创建跨源连接操作请参见配置DLI与数据源网络连通（增强型跨源连接）。

    创建完跨源连接后，可以通过“资源管理 > 队列管理”页面，单击“操作”列“更多”中的“测试地址连通性”，验证队列到外部数据源之间的网络连通是否正常。详细操作可以参考测试队列与数据源网络连通性。

• 用户运行Flink Jar作业时，需要将二次开发的应用代码构建为Jar包，上传到已经创建的OBS桶中。
• 由于DLI服务端已经内置了Flink的依赖包，并且基于开源社区版本做了安全加固。为了避免依赖包兼容性问题或日志输出及转储问题，打包时请注意排除以下文件：
  • 系统内置的依赖包，或者在Maven或者Sbt构建工具中将scope设为provided
  • 日志配置文件（例如：“log4j.properties”或者“logback.xml”等）
  • 日志输出实现类JAR包（例如：log4j等）

注意事项

创建作业提交任务前，建议先开通云审计服务，用于记录与DLI服务相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。云审计服务支持的DLI操作列表详见使用CTS审计DLI服务。

关于如何开通云审计服务以及如何查看追踪事件，请参考《云审计服务快速入门》。

创建Flink Jar作业

1. 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击“作业管理”>“Flink作业”，进入“Flink作业”页面。
2. 在“Flink作业”页面右上角单击“新建作业”，弹出“新建作业”对话框。
   图1 新建Flink Jar作业
   

3. 配置作业信息。

   表1 作业配置信息

   参数	参数说明
   类型	选择Flink Jar。
   名称	作业名称，只能由英文、中文、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～57字节。 说明： 作业名称必须是唯一的。
   描述	作业的相关描述，且长度为0～512字节。
   标签	使用标签标识云资源。包括标签键和标签值。如果您需要使用同一标签标识多种云资源，即所有服务均可在标签输入框下拉选择同一标签，建议在标签管理服务（TMS）中创建预定义标签。 如您的组织已经设定DLI的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 具体请参考《标签管理服务用户指南》。 说明： 最多支持20个标签。 一个“键”只能添加一个“值”。 每个资源中的键名不能重复。 标签键：在输入框中输入标签键名称。 说明： 标签的键的最大长度为128个字符，标签的键可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ ,但首尾不能含有空格，不能以_sys_开头。 标签值：在输入框中输入标签值。 说明： 标签值的最大长度为255个字符，标签的值可以包含任意语种字母、数字、空格和_ . : +-@ 。

4. 单击“确定”，进入编辑页面。
5. 选择队列。
6. 配置Flink Jar作业参数
   图2 配置Flink Jar作业参数
   

   表2 参数说明

   名称	描述
   所属队列	选择作业运行时使用的队列资源。
   Flink版本	Flink版本是选择作业运行时所使用的Flink的版本。不同版本的Flink支持不同的特性。 了解更多Flink版本的信息请参考DLI Flink版本说明。 选择使用Flink1.15版本时请在作业中配置允许DLI访问的云服务的委托信息。 Flink 1.15版本语法请参考Flink OpenSource SQL1.15版本使用说明、Flink OpenSource SQL1.15语法。 Flink 1.12版本语法请参考Flink OpenSource SQL1.12语法。 说明： 不建议长期混用不同版本的Flink引擎。 长期混用不同版本的Flink引擎会导致代码在新旧版本之间不兼容，影响作业的执行效率。 当作业依赖于特定版本的库或组件，长期混用不同版本的Flink引擎可能会导致作业因依赖冲突而执行失败。
   应用程序	选择Jar作业程序包。 Jar包的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中，并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包，具体操作请参考创建DLI程序包。 Flink1.15推荐配置OBS中的程序包，不推荐使用DLI程序包。Flink1.15以上版本将不再支持读取DLI程序包。
   主类	指定加载的Jar包类名，如KafkaMessageStreaming。 默认：根据Jar包文件的Manifest文件指定。 指定：必须输入“类名”并确定类参数列表（参数间用空格分隔）。 说明： 当类属于某个包时，主类路径需要包含完整包路径，例如：packagePath.KafkaMessageStreaming
   参数	指定类的参数列表，参数之间使用空格分隔。 Flink参数支持非敏感的全局变量替换。例如，在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量windowsize，Flink Jar作业就可以添加参数-windowsSize {{windowsize}}。
   依赖jar包	用户自定义的依赖程序包。依赖的相关程序包将会被放置到集群classpath下。 Jar包的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包：提前将对应的jar包上传至OBS桶中，并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包，具体操作请参考创建DLI程序包。 Flink1.15推荐配置OBS中的程序包，不推荐使用DLI程序包。Flink1.15以上版本将不再支持读取DLI程序包。 打包Flink jar作业jar包时，为避免包信息冲突，不需要上传系统已有的内置依赖包。 内置依赖包请参考DLI内置依赖包。
   其他依赖文件	用户自定义的依赖文件。其他依赖文件需要自行在代码中引用。 依赖文件的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的依赖文件上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。 上传DLI管理程序包：提前将对应的依赖文件上传至OBS桶中，并在DLI管理控制台的“数据管理>程序包管理”中创建程序包，具体操作请参考创建DLI程序包。 Flink1.15推荐配置OBS中的程序包，不推荐使用DLI程序包。Flink1.15以上版本将不再支持读取DLI程序包。 通过在应用程序中添加以下内容可访问对应的依赖文件。其中，“fileName”为需要访问的文件名，“ClassName”为需要访问该文件的类名。 ClassName.class.getClassLoader().getResource("userData/fileName")
   作业特性	“作业特性”是配置创建Flink Jar时使用的镜像类型，用于指定DLI容器集群的镜像类型。 基础型：DLI提供的基础镜像。默认选择基础型。 自定义镜像：选择镜像名称和镜像版本。用户可在“容器镜像服务”设置的镜像。具体操作请参考使用自定义镜像增强作业运行环境。
   委托	使用Flink 1.15及以上版本执行作业时，按需配置自定义委托用于授予DLI访问其他服务的操作权限。 自定义委托请参考创建DLI自定义委托权限。
   优化参数	用户自定义的优化参数。参数格式为key=value。 Flink优化参数支持非敏感的全局变量替换。例如，在“全局配置”>“全局变量”中新增全局变量phase，Flink Jar作业就可以添加优化参数table.optimizer.agg-phase.strategy={{phase}}。 Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交，通过在运行优化参数中配置flink.dli.job.jar.minimize-submission.enabled=true可以开启最小化提交功能。 说明： Flink Jar作业最小化提交是指Flink仅提交作业必须的依赖项，而不是整个Flink环境。通过将非Connector的Flink依赖项（以flink-开头）和第三方库（如Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc）的作用域设置为provided，可以确保这些依赖项不会被包含在Jar作业中，从而实现最小化提交，避免依赖包与flink内核中依赖包冲突： 仅Flink 1.15版本支持Flink Jar作业最小化提交。 Flink相关依赖作用域请使用provided，即在依赖中添加<scope>provided</scope>。主要包含org.apache.flink组下以flink-开头的非Connector依赖。 Hadoop、Hive、Hudi、Mysql-cdc相关依赖，作用域请使用provided，即在依赖中添加<scope>provided</scope>。 Flink源代码中只有明确标注了@Public或者@PublicEvolving的才是公开供用户调用的方法，DLI只对这些方法的兼容性做出产品保证。

7. 配置计算资源规格参数。
   图3 配置参数
   

   根据不同的Flink引擎版本，DLI提供了不同资源配置模板。

   v2版本对比于V1模板不支持设置CU数量，支持直接设置Job Manager Memory和Task Manager Memory。

   V1：适用于Flink 1.12、Flink 1.13、Flink 1.15

   V2：适用于Flink 1.13、Flink 1.15、Flink 1.17

   优先推荐使用V2版本的参数设置。

   V1版本的具体参数说明请参考表3。

   V2版本的具体参数说明请参考表4。

   表3 参数说明-V1

   名称	描述
   CU数量	一个CU为1核4G的资源量。CU数量范围为2~10000个。 说明： 当开启TaskManager配置时，为了优化弹性资源池队列的管理，在您设置“单TM Slot”后，为您自动调整CU数量与实际CU数量一致。 CU数量=实际CU数量=max[管理单元和TaskManager的CPU总和，(管理单元和TaskManager的内存总和/4)] 管理单元和TaskManager的CPU总和=实际TM数 * 单TM所占CU数 + 管理单元。 管理单元和TaskManager的内存总和= 实际TM数 * 设置的单个TM的内存 + 管理单元内存 如果配置了单TM Slot数，实际TM数 = 并行数 / 单 TM Slot数。 如果没配置了单TM Slot数 ，实际TM数 = （CU数量 - 管理单元）/单TM所占CU数。 如果没在优化参数配置单个TM的内存和管理单元内存，默认单个TM的内存 = 单TM所占CU数 * 4。管理单元内存 = 管理单元 * 4。 Spark资源并行度由Executor数量和Executor CPU核数共同决定。
   管理单元	设置管理单元的CU数。
   并行数	作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行的子任务的数量，即算子的子任务数就是其对应算子的并行度。 说明： 并行数不能大于计算单元（CU数量-管理单元CU数量）的4倍。 并行数应大于用户作业里设置的并发数，否则有可能提交失败。
   TaskManager配置	用于设置TaskManager资源参数。 勾选后需配置下列参数： “单TM所占CU数”：每个TaskManager占用的资源数量。 “单TM Slot”：每个TaskManager包含的Slot数量。 不勾选该参数，，系统自动按照默认值为您配置。 “单TM所占CU数”：默认值为1。 “单TM Slot”：默认值为“（并行数 * 单TM所占CU数 ）/（CU数量 - 管理单元）”。
   保存作业日志	设置是否将作业运行时的日志信息保存到OBS桶。 注意： 该参数建议勾选，否则作业运行完成后不会生成运行日志，后续如果作业运行异常则无法获取运行日志进行定位。 勾选后需配置下列参数： “OBS桶”：选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。如果选择的OBS桶是未授权状态，需要单击“OBS授权”。
   开启Checkpoint	Checkpoint用于定期保存作业状态，开启Checkpoint可以在系统故障时快速恢复指定的作业状态。 DLI开启Checkpoint有两种方式： 在作业代码中配置Checkpoint相关参数，适用于Flink 1.15及历史Flink版本。 在DLI管理控制台的Jar作业配置界面开启Checkpoint，适用于Flink 1.15及更高的引擎版本。 Flink 1.15版本请勿重复在作业代码和Jar作业配置界面配置Checkpoint相关参数，作业代码中的配置项优先级更高，重复配置可能导致作业在异常重启时使用错误的Checkpoint路径恢复数据，导致恢复失败或数据不一致。 勾选“开启Checkpoint”后配置以下参数开启Checkpoint： Checkpoint间隔：Checkpoint的时间间隔，单位为秒。 Checkpoint模式：选择Checkpoint的模式： At least once：事件至少被处理一次。 Exactly once：事件仅被处理一次。 注意： 勾选开启Checkpoint后需配置OBS桶参数， 用于保存Checkpoint信息，默认Checkpoint保存路径为：“桶名/jobs/checkpoint/作业ID开头的目录”。 开启Checkpoint后，请勿在作业代码中设置Checkpoint参数，作业代码中配置的参数优先级高于界面配置的参数优先级。重复配置可能导致作业在异常重启时使用错误的Checkpoint路径恢复数据，导致恢复失败或数据不一致。 开启Checkpoint后，如果同时勾选了“异常自动重启” ，并勾选了“从Checkpoint恢复”，无需再指定“Checkpoint路径”，系统会根据“开启Checkpoint”的配置信息自动指定。
   作业异常告警	设置是否将作业异常告警信息，如作业出现运行异常或者欠费情况，以SMN的方式通知用户。 勾选后需配置下列参数： “SMN主题”： 选择一个自定义的SMN主题。如何自定义SMN主题，请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。
   异常自动重启	设置是否启动异常自动重启功能，当作业异常时将自动重启并恢复作业。 勾选后需配置下列参数： “异常重试最大次数”：配置异常重试最大次数。单位为“次/小时”。 无限：无限次重试。 有限：自定义重试次数。 “从Checkpoint恢复”：从保存的checkpoint恢复作业。 勾选该参数后，还需要选择“Checkpoint路径”。 “Checkpoint路径”：选择checkpoint保存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致，否则无法获取准确的Checkpoint。 说明： 仅当同时勾选了“开启Checkpoint” 时无需再指定“Checkpoint路径”，系统会根据“开启Checkpoint”的配置信息自动指定。 如果未勾选“开启Checkpoint”，需要选择“Checkpoint路径”。

   表4 参数说明-V2

   名称	描述
   并行数	作业的并行数是指作业中各个算子的并行执行的子任务的数量，即算子的子任务数就是其对应算子的并行度。 说明： 最小并行数不能小于1。默认值为1。 最大并行数不能大于计算单元（CU数量-管理单元）的4倍。
   Job Manager CPU	该参数用于设置JobManager可以使用的CPU核数。 Job Manager CPU默认值为1。最小值不能小于0.5。
   Job Manager Memory	该参数指用于设置JobManager可以使用的内存。 Job Manager Memory默认值为4G。最小值不能小于2G（不能小于2048M）。 单位默认GB，可设置为GB，MB。
   Task Manager CPU	该参数指用于设置TaskManager可以使用的CPU核数。 Task Manager CPU默认值为1。最小值不能小于0.5。
   Task Manager Memory	该参数指用于设置TaskManager可以使用的内存。 Task Manager Memory默认值4G。最小值不能小于2G（不能小于2048M）。 单位默认GB，可设置为GB，MB。
   单TM Slot	该参数用于设置单个TaskManager可以提供的并行任务数量。每个 Task Slot 可以并行执行一个任务。增加 Task Slots 可以提高 TaskManager 的并行处理能力，但也会增加资源消耗。 Task Slots的数量与TaskManager的CPU数相关联，因为每个CPU可以提供一个Task Slot。 单TM Slot默认值为1。最小并行数不能小于1。
   保存作业日志	设置是否将作业运行时的日志信息保存到OBS桶。 注意： 该参数建议勾选，否则作业运行完成后不会生成运行日志，后续如果作业运行异常则无法获取运行日志进行定位。 勾选后需配置下列参数： “OBS桶”：选择OBS桶用于保存用户作业日志信息。如果选择的OBS桶是未授权状态，需要单击“OBS授权”。
   开启Checkpoint	Checkpoint用于定期保存作业状态，开启Checkpoint可以在系统故障时快速恢复指定的作业状态。 DLI开启Checkpoint有两种方式： 在作业代码中配置Checkpoint相关参数，适用于Flink 1.15及历史Flink版本。 在DLI管理控制台的Jar作业配置界面开启Checkpoint，适用于Flink 1.15及更高的引擎版本。 Flink 1.15版本请勿重复在作业代码和Jar作业配置界面配置Checkpoint相关参数，作业代码中的配置项优先级更高，重复配置可能导致作业在异常重启时使用错误的Checkpoint路径恢复数据，导致恢复失败或数据不一致。 勾选“开启Checkpoint”后配置以下参数开启Checkpoint： Checkpoint间隔：Checkpoint的时间间隔，单位为秒。 Checkpoint模式：选择Checkpoint的模式： At least once：事件至少被处理一次。 Exactly once：事件仅被处理一次。 注意： 勾选开启Checkpoint后需配置OBS桶参数， 用于保存Checkpoint信息，默认Checkpoint保存路径为：“桶名/jobs/checkpoint/作业ID开头的目录”。 开启Checkpoint后，请勿在作业代码中设置Checkpoint参数，作业代码中配置的参数优先级高于界面配置的参数优先级。重复配置可能导致作业在异常重启时使用错误的Checkpoint路径恢复数据，导致恢复失败或数据不一致。 开启Checkpoint后，如果同时勾选了“异常自动重启” ，并勾选了“从Checkpoint恢复”，无需再指定“Checkpoint路径”，系统会根据“开启Checkpoint”的配置信息自动指定。
   OBS桶	选择OBS桶用于保存用户作业日志信息、checkpoint等信息。如果选择的OBS桶是未授权状态，需要单击“OBS授权”。
   作业异常告警	设置是否将作业异常告警信息，如作业出现运行异常或者欠费情况，以SMN的方式通知用户。 勾选后需配置下列参数： “SMN主题”： 选择一个自定义的SMN主题。如何自定义SMN主题，请参见《消息通知服务用户指南》中“创建主题”章节。
   异常自动重启	设置是否启动异常自动重启功能，当作业异常时将自动重启并恢复作业。 勾选后需配置下列参数： “异常重试最大次数”：配置异常重试最大次数。单位为“次/小时”。 无限：无限次重试。 有限：自定义重试次数。 “从Checkpoint恢复”：从保存的checkpoint恢复作业。 勾选该参数后，还需要选择“Checkpoint路径”。 “Checkpoint路径”：选择checkpoint保存路径。必须和应用程序中配置的Checkpoint地址相对应。且不同作业的路径不可一致，否则无法获取准确的Checkpoint。 说明： 仅当同时勾选了“开启Checkpoint” 时无需再指定“Checkpoint路径”，系统会根据“开启Checkpoint”的配置信息自动指定。 如果未勾选“开启Checkpoint”，需要选择“Checkpoint路径”。

   Flink作业支持在Flink作业的参数配置中设置计算资源规格参数， 且自定义配置中的参数值优先级高于指定的值。

   参数对应关系请参考表5。

   

   Flink1.12优先推荐参考控制台的配置方法来配置计算资源规格参数，使用自定义配置参数可能会出现实际CUs统计数据不一致的问题。

   表5 控制台计算资源规格参数与Flink自定义配置中参数的对应关系

   自定义配置	计算资源规格参数-V1	计算资源规格参数-V2	说明
   kubernetes.jobmanager.cpu	管理单元	Job Manager CPU	该参数用于设置JobManager可以使用的CPU核数。 Job Manager CPU默认值为1。最小值不能小于0.5。
   kubernetes.taskmanager.cpu	单TM所占CU	Task Manager CPU	该参数指用于设置TaskManager可以使用的CPU核数。 Task Manager CPU默认值为1。最小值不能小于0.5。
   jobmanager.memory.process.size	-	Job Manager Memory	该参数指用于设置JobManager可以使用的内存。 Job Manager Memory默认值为4G。最小值不能小于2G（不能小于2048M）。 单位默认GB，可设置为GB，MB。
   taskmanager.memory.process.size	-	Task Manager Memory	该参数指用于设置TaskManager可以使用的内存。 Task Manager Memory默认值4G。最小值不能小于2G（不能小于2048M）。 单位默认GB，可设置为GB，MB。

8. 单击右上角“保存”，保存作业和相关参数。
9. 单击右上角“启动”，进入“启动Flink作业”页面，确认作业规格和费用，单击“立即启动”，启动作业，系统将自动跳转到Flink作业管理页面，新创建的作业将显示在作业列表中，在“状态”列中可以查看作业状态。
   • 作业提交成功后，状态将由“提交中”变为“运行中”。运行完成后显示“已完成”。
   • 如果作业状态为“提交失败”或“运行异常”，表示作业提交或运行失败。用户可以在作业列表中的“状态”列中，将鼠标移动到状态图标上查看错误信息，单击可以复制错误信息。根据错误信息解决故障后，重新提交。