请问现在Flink的批作业能定时调度吗？或者通过什么方法才能实现定时调度啊？

对于Flink而言，有两种类型的作业：流式作业和批处理作业。流式作业可以很容易地实现定时调度，因为它们是在持续的基础上运行的。但是，批处理作业在完成数据处理后就会停止。

如果你想让Flink的批处理作业实现定时调度，可以考虑将它包装成流式作业，然后使用Flink的ProcessFunction或DataStream API中的侧输出(side output)功能，结合CheckPoint机制和自定义的状态清理函数，来模拟出定期调度的效果。

另外，在集群管理工具如YARN、Kubernetes上也可以通过对应用生命周期的管理来实现定时调度。

是的，Flink的批作业可以定时调度。在Flink中，可以使用定时器（Timer）来实现每n秒执行一个方法的定时任务。定时器分为两种类型：EventTime Timer和ProcessingTime Timer。其中，EventTime Timer是基于事件时间的定时器，适用于基于事件时间处理的Flink应用；而ProcessingTime Timer是基于处理时间的定时器，适用于基于处理时间处理的Flink应用。

要根据需求选择对应的定时器类型。例如，如果要在Flink中实现每5秒执行一次任务，可以按照以下步骤操作：

1. 定义一个状态（State），用于存储定时器的状态信息。
2. 定义一个处理函数（Function），用于实现定时任务的具体逻辑。
3. 在处理函数中，根据定时器的类型和当前时间，判断是否应该触发定时器。
4. 如果应该触发定时器，则更新状态并执行定时任务。

可以通过设置Flink的作业配置参数（JobManager）来实现定时调度。例如，可以将作业配置参数中的“taskmanager.numberOfTaskSlots”设置为1，将“jobmanager.scheduler.pool”设置为“default”，将“jobmanager.scheduler.min-share-pool”设置为1，将“jobmanager.scheduler.queue-size”设置为100等，这些参数可以根据实际需求进行调整。

此外，还可以使用第三方调度工具（如Apache Oozie、Apache Airflow等）来实现定时调度。这些工具可以与Flink集成，并提供更灵活的调度功能。

你可以使用 DataStream API 或 Table API 设置定时任务，以便实现 Flink 批作业的调度。以下是两种常见的方法：

1. 使用 DataStream API 的 execute 方法，传入合适的 RuntimeContext 和 Time 字段，从而实现定时作业。

   final long interval = 1000L;
   env.execute("Hello Streaming", new MyFunction());
   

   注意，在这里需要提供函数引用 MyFunction，其中包含定时逻辑。

2. 通过 JobManager 或 YARN 集群实现定时调度。

   a. JobManager 方案：在 cluster 节点上运行脚本，定时执行相应命令来启动 Flink 作业。

   b. YARN 方案：在 YARN 上启动脚本，通过 YARN Scheduler 定时调度作业。

现在还没有哈，马上十一月中下旬就会发布内置的作业调度器。此回答整理自钉群“实时计算Flink产品交流群”