Memulai pekerjaan Flink - Realtime Compute for Apache Flink

Setelah mengembangkan dan menerapkan deployment, Anda harus memulainya. Deployment juga perlu dimulai ulang setelah dihentikan atau untuk menerapkan perubahan konfigurasi yang memerlukan restart.

Prasyarat

Anda telah membuat sebuah deployment. Untuk informasi selengkapnya, lihat Deploy a deployment.

Batasan

Opsi startup hanya tersedia untuk deployment streaming.

Tindakan Pencegahan

Jika deployment dimulai oleh pengguna RAM, role RAM, atau Akun Alibaba Cloud lainnya, pastikan akun tersebut memiliki izin yang diperlukan untuk mengakses namespace target. Untuk informasi selengkapnya, lihat Authorize access in the console dan Manage permissions.
Saat Anda memulai deployment dari status terbaru atau status tertentu, sistem akan melakukan pemeriksaan kompatibilitas status. Memulai deployment yang memiliki masalah kompatibilitas status dapat menyebabkan kegagalan startup atau hasil yang tidak terduga. Untuk informasi selengkapnya, lihat Flink state compatibility reference.

Prosedur

Buka halaman Deployments.
1. Login ke Konsol Realtime Compute for Apache Flink.
2. Pada bilah navigasi atas, pilih namespace target.
3. Pada panel O&M > Deployments, pilih STREAM atau BATCH dari daftar drop-down.
Temukan deployment target dan klik Start pada kolom Actions.

(Opsional) Untuk deployment streaming, konfigurasikan opsi startup.

Initial mode

Gunakan mode ini untuk meluncurkan deployment baru atau memulai deployment tanpa menggunakan status sebelumnya.

Strategy

Description

Specify source's start time

Pilih Specify source's start time dan tentukan waktu.

Anda dapat mengatur waktu mulai sumber untuk konektor Kafka, SLS, DataHub, ApsaraMQ for RocketMQ, Hologres, Paimon, dan MySQL.

Waktu mulai yang ditentukan pada halaman startup deployment akan menggantikan parameter startTime yang diatur dalam kode DDL deployment.

Catatan

Versi Kafka sebelum 0.11 mungkin tidak didukung karena potensi ketidakcocokan dengan versi client konektor. Kami menyarankan Anda meningkatkan versi Kafka Anda.
Tidak semua konektor mendukung parameter startTime. Untuk memeriksa dukungan, lihat apakah klausa WITH untuk konektor tertentu mencakup parameter startTime. Sebagai contoh, lihat SLS WITH parameters.
Parameter startTime hanya berlaku untuk deployment baru yang dimulai dengan opsi ini. Parameter ini diabaikan jika Anda melanjutkan deployment dari checkpoint sistem atau savepoint.

Configure automatic tuning

Setelah Anda mengaktifkan opsi ini, pilih mode tuning:

Autopilot Mode: Sistem secara otomatis mengurangi resource saat penggunaan rendah dan menambahkannya saat penggunaan melebihi ambang batas tertentu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Enable and configure Autopilot Mode.
Scheduled Mode: Pilih jadwal dari daftar drop-down. Jadwal dapat berisi beberapa konfigurasi resource yang dipetakan ke waktu berbeda. Anda dapat mengonfigurasi resource berdasarkan pola penggunaan untuk setiap periode waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Configure and apply a scheduled tuning plan.

Resume mode

Pilih strategi startup.

Strategy	Description
Resume from latest state	Lanjutkan deployment dari savepoint atau checkpoint sistem terbaru. Flink mendeteksi perubahan pada kode SQL, parameter runtime Flink, dan versi engine. Jika perubahan terdeteksi, klik Click to detect di samping State Compatibility. Untuk informasi selengkapnya tentang hasil dan tindakan yang disarankan, lihat Compatibility.
Resume from specified state	Pilih savepoint tertentu untuk dilanjutkan. Untuk informasi tentang cara membuat savepoint, lihat Manage deployment state.
Resume from another deployment	Pilih opsi ini untuk menentukan deployment target dan savepoint-nya yang sesuai untuk dilanjutkan. Anda dapat berbagi savepoint antar deployment, tetapi deployment tersebut harus kompatibel dalam status. Untuk informasi selengkapnya, lihat Manage deployment state.
Allow Non-restored State Catatan Opsi ini hanya didukung untuk deployment JAR.	Secara default, Flink mencoba memetakan seluruh status dari savepoint ke operator deployment baru. Jika deployment telah dimodifikasi, pemetaan ini dapat gagal. Mengaktifkan opsi ini memungkinkan Flink memulai deployment dengan melewatkan status apa pun yang tidak dapat dipetakan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Allow None-Restored State.
Configure automatic tuning	Setelah Anda mengaktifkan opsi ini, pilih mode tuning: Autopilot Mode: Sistem secara otomatis mengurangi resource saat penggunaan rendah dan menambahkannya saat penggunaan melebihi ambang batas tertentu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Enable and configure Autopilot Mode. Scheduled Mode: Pilih jadwal dari daftar drop-down. Jadwal dapat berisi beberapa konfigurasi resource yang dipetakan ke waktu berbeda. Anda dapat mengonfigurasi resource berdasarkan pola penggunaan untuk setiap periode waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Configure and apply a scheduled tuning plan.

Klik Start.

Pada halaman O&M > Deployments, lihat status deployment. Untuk informasi selengkapnya, lihat View deployment status.

Dokumentasi terkait

Setelah deployment dimulai, Anda dapat memodifikasi parameter runtime-nya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Configure runtime parameters. Beberapa parameter juga mendukung pembaruan dinamis, yang mengurangi waktu henti layanan dengan menghindari restart. Untuk informasi selengkapnya, lihat Dynamic scaling and parameter updates.
Setelah deployment berjalan, Anda dapat melacak alur data-nya untuk menemukan masalah atau menilai dampaknya. Untuk informasi selengkapnya, lihat View data lineage.
Untuk mempelajari backend status tingkat enterprise GeminiStateBackend dan perbandingan performanya dengan RocksDBStateBackend, lihat Introduction to GeminiStateBackend.