简介：本文由阿里巴巴技术专家景丽宁（砚田）分享，主要介绍如何迁移Flink任务到实时计算 Flink 中来。
作者 | 景丽宁（砚田），阿里巴巴技术专家景丽宁（砚田）
本文由阿里巴巴技术专家景丽宁（砚田）分享，主要介绍如何迁移Flink任务到实时计算 Flink 中来。内容主要分为以下几部分：
- 如何迁移
- 多 jar
- 配置文件
- state 复用
通常用户在线下主要使用 Flink run，这会造成一些问题，比如：同一个配置因版本而变化；无法快速切换不同版本；无法从之前的作业恢复。
那么如何从线下迁移到线上呢？本文将通过下面四部分来向大家介绍。
一、如何迁移：从 Flink run 到流计算平台
如下图的线下命令如何迁移到线上。首先打开 VVP UI，添加基础配置，主要包括：作业名称、Jar URI、一些主要参数和并行度。还可以点击高级配置，配置更多信息。
比如高级配置里的行为配置，分为三部分：升级策略、初始状态和恢复策略。升级策略一般选择Stateless，初始状态选择Running，恢复策略选择Latest State。
升级策略选择Stateless，表示针对已经在运行的作业，编辑并保存配置后，会直接把原作业停掉，然后重新启动一个更新的作业；选择Stateble，针对正在运行的作业做配置编辑并保存的话，作业会先做一次Savepoint，然后加载新的配置并使用该 Savepoint启动新的作业。
恢复策略选择LatestSavepoint，是指作业在暂停情况下，如果再启动，将使用最新的Savepoint启动。
上面介绍的是 Flink 配置中比较重要的部分，下面图片显示的是另外一部分可以设置Checkpoint间隔等的配置，接下来是资源配置。日志配置部分可以选择日志保存位置，方便日后如果作业出现问题，可以方便的排查问题。
Flink 作业配置完成并启动运行后，如果出现异常，可以通过运行事件查看运行情况和问题。也可以打开 Flink UI的Job Manager，查看日志情况。
二、多Jar情况下，用户如何添加其他依赖的Jar
一些用户有自定义依赖且无法通过 fat jar 解决问题。举个例子，A用户有自己的main Jar和一些其他的Jar，这些Jar的应用场景不一样，那么首先需要在资源管理页面上传Jar包，上传完成之后就可以在页面使用该文件。
上传后再到高级配置中，找到“额外依赖的Jar”，下拉并选择刚刚上传的Jar 包就可以了。
三、用户如何通过配置文件定义作业
在资源管理里上传文件，然后在高级配置里选添加依赖，选择需要的依赖。如果启动函数里，main class是需要读取某个文件，先通过依赖添加文件，然后再根据提示的方式读取文件。
以上两个方式是放置用户Jar的方式，jar 和其他文件都可以在这里存放。
四、如何复用原来的state加速作业恢复
如果在运行作业时发现问题，一般情况下是停下来然后找到问题修复后再重启。用户需要在创建的时候指定 Checkpoint 需要的 OSS。 如果开启了Checkpoint，后续作业就可以直接从Checkpoint中恢复。
首先确认高级配置中恢复策略选择LatestState或LatestSavepoint。在这个前提下，可以暂停作业（千万不要停止作业），暂停会触发Savepoint，当再次点击启动时，会从这次Savepoint点恢复。
打开 Flink UI ，然后点击作业快照，在作业快照中可以查看 Flink Checkpoint指标，里面会显示Restore的次数和最后一次Restore的地址等信息，可确定作业是从最新的 State 恢复。
当作业正在运行，想对当前作业进项拷贝，如何操作呢？在作业控制页面点击Checkpoint，找到历史快照并点击其对应的最右侧的“从该快照复制作业”，那么就完成了把当前作业复制的操作，复制内容包括正在运行作业的Jar 包配置等。点击启动后，可以从作业快照中查看到新作业是从上个作业最近的一次Savepoint中复制启动的。
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