实时计算 Flink版1.18提交到k8s 任务过一会自动cancel 有人遇到同样的问题嘛？

实时计算Flink版1.18在K8s上提交的任务自动取消可能是由于多种原因，如资源不足、配置错误或K8s集群问题等。建议检查以下几点：

• 资源限制：确保作业所需的CPU和内存资源已正确配置，并且集群有足够的资源可用。
• 配置问题：检查Flink配置，特别是jobmanager.memory.process.size和taskmanager.memory.process.size，以确保它们与K8s的Pod规格匹配。
• K8s策略：查看K8s的自动终止策略，确认是否存在超时或健康检查配置不正确的情况。
• 日志分析：查看Flink和K8s的Pod日志，找出取消的具体原因。

在 Kubernetes (k8s) 上运行 Apache Flink 实时计算任务时，如果任务在提交后不久自动取消（cancel），这可能是由于多种原因造成的。以下是一些可能导致这种情况的常见因素，以及相应的排查步骤：

1. 资源不足：
   • Kubernetes 可能没有足够的资源（CPU、内存）来分配给 Flink 任务。
   • 检查 Kubernetes 集群的资源使用情况，确保有足够的资源可供 Flink 任务使用。
2. 配置问题：
   • Flink 配置可能不正确，例如，资源请求和限制设置得太高或太低。
   • 检查 Flink 配置文件，确保资源请求和限制与 Kubernetes 集群的实际能力相匹配。
3. Pod 健康检查失败：
   • Kubernetes 的健康检查（livenessProbe 和 readinessProbe）可能导致 Pod 重启。
   • 检查 Pod 的状态和日志，确认是否有健康检查失败的情况。
4. Flink 任务失败：
   • Flink 任务可能因为异常而失败，导致任务取消。
   • 查看任务日志，找出任务失败的原因。
5. Kubernetes 集群问题：
   • Kubernetes 集群可能存在稳定性问题，例如，节点故障或网络问题。
   • 检查 Kubernetes 集群的状态和日志，确保集群运行正常。
6. 权限问题：
   • Flink 任务可能没有足够的权限来访问 Kubernetes 集群的资源。
   • 检查 RBAC 配置，确保 Flink 任务有适当的权限。
7. Flink Kubernetes Operator 问题：
   • 如果你使用的是 Flink Kubernetes Operator，可能存在版本兼容性问题或配置错误。
   • 检查 Operator 的日志和版本兼容性。
     为了排查问题，你可以采取以下步骤：

• 查看 Flink 日志：通过 Flink Web UI 或 Kubernetes 日志来查看 Flink 任务的日志，查找失败的原因。
• 检查 Kubernetes 事件：使用 kubectl get events 命令查看与 Flink 任务相关的 Kubernetes 事件。
• 检查 Pod 状态：使用 kubectl get pods 和 kubectl describe pod <pod-name> 来检查 Pod 的状态和事件。
• 资源监控：使用 Kubernetes 的监控工具（如 Prometheus 和 Grafana）来监控资源使用情况。
• 调整配置：根据日志和监控信息调整 Flink 和 Kubernetes 的配置。
  如果其他人也遇到了类似的问题，通常在 Flink 社区论坛、Stack Overflow 或 Kubernetes 社区中会有讨论。在这些社区中搜索类似的问题，可能会找到解决问题的线索或已经提供的解决方案。

针对您提到的实时计算Flink版1.18提交到Kubernetes（k8s）环境中，任务在运行一段时间后自动取消（CANCELLED）的问题，尽管提供的参考资料未直接涵盖该特定场景，但可以提供一些可能的原因分析和解决思路：

1. 资源限制：检查Kubernetes集群中是否有资源限制（如CPU、内存）导致任务被Kubernetes自动终止。确保为Flink作业预留足够的资源，并监控作业运行时的资源使用情况

2. 作业配置问题：确认作业配置中是否存在导致自动取消的设置，比如超时时间、故障重试策略等。检查作业的yaml配置，确保没有意外设置了短时间的生命周期管理或不恰当的取消策略。

3. 系统或版本兼容性：虽然问题未直接提及版本不兼容，但不同版本的Flink与Kubernetes可能存在特定的兼容性问题。确认Flink 1.18与您的Kubernetes版本以及其他组件（如Hadoop、Hive等）之间是否存在已知的兼容性问题。

4. 日志分析：查看Flink作业的运行日志，包括Kubernetes事件日志和Flink作业管理器的日志，以获取取消任务的具体原因。错误信息或警告通常能提供问题发生的直接线索。

5. 强制停止机制：虽然您的情况是任务自动取消，不是主动操作的结果，但参考文档中提到的强制删除方法（通过编辑yaml添加特定注解来强制停止作业）展示了作业控制的一种高级手段。这不一定直接解决您的问题，但了解这些高级操作可能在排查过程中有所启发。

6. 社区与官方支持：考虑到问题的特殊性，如果上述步骤不能定位问题，建议在阿里云官方论坛、Flink社区或者通过阿里云技术支持寻求帮助，可能有其他用户遇到过类似问题或有更具体的解决方案。

综上所述，自动取消问题可能涉及多个方面，需要从资源、配置、日志等多个角度综合排查。希望这些建议能帮助您定位并解决问题。

Apache Flink 在 Kubernetes 上部署时遇到任务自动取消的问题可能是由多种因素引起的。在 Flink 1.18 版本中部署到 Kubernetes 集群时，如果任务过一会儿自动被取消，可以尝试从以下几个方面排查问题：

• 资源限制:检查 JobManager 和 TaskManager 是否有足够的资源（CPU 和内存）。查看 Kubernetes 的事件和日志，确认是否有资源不足的情况。
• Flink 配置:确认 flink-conf.yaml 中的配置是否正确，例如内存分配、重启策略等。检查是否启用了自动取消配置 (auto-cancellation) 或者有其他相关的配置可能导致任务被取消。
• Kubernetes 配置:确认 Deployment 或 StatefulSet 的配置是否正确。查看 Pod 的状态，确认它们是否正常启动且没有异常退出。
• 网络问题:确认集群内部网络是否通畅，JobManager 和 TaskManager 之间能否正常通信。
• 健康检查:检查 Kubernetes 的健康检查配置是否可能导致 Pod 被意外终止。
• 错误处理:查看 Flink 的日志文件以获取有关任务失败或取消的具体原因。
  检查 Kubernetes 的日志文件，查看是否有与任务取消相关的错误信息。
• 重启策略:如果你的作业经常失败并且重启，检查 restart-strategy 的设置是否合理。
• 兼容性问题:确认所使用的 Flink 版本与 Kubernetes 版本之间的兼容性。

我没遇到，但这有可能你是任务处于TRANSITIONING>CANCELLED状态，想要强制删除，可以通过编辑作业的YAML文件，在annotation中添加特定配置来实现强制取消。
然后重新部署作业，注意不要改变部署目标。
你试试嘞

在Kubernetes环境下运行Flink 1.18时，任务提交后自动取消，可能的原因如下：

资源不足：检查你的Kubernetes集群是否具有足够的资源（CPU、内存、磁盘等）来运行Flink任务。
错误的配置：检查Flink的任务配置，特别是关于checkpoint和checkpoint存储的配置。如果你设置了较高的checkpoint频率或者较小的checkpoint阈值，那么可能会导致任务频繁检查点，从而消耗大量的资源。
版本不兼容：Kubernetes和Flink 1.18之间可能存在版本不兼容的问题，建议查看Kubernetes的版本，并尝试升级Kubernetes的版本或回退Flink的版本。
调整Kubernetes的调度器：Kubernetes的调度器可能会导致任务取消。你可以尝试改变Kubernetes的调度器，例如从默认的Docker容器调度器改为Kubernetes原生调度器。

看下控制台日志的stdout。

此回答整理自钉群“Flink CDC 社区”

Apache Flink在Kubernetes上运行时，任务自动取消（cancel）可能由多种原因造成。在Flink 1.18版本中部署到Kubernetes环境，如果任务过一段时间自动取消，以下是一些可能的原因和排查步骤：

1. 资源限制：
   Kubernetes的资源限制（如CPU、内存）可能被耗尽，导致Pods被驱逐或Flink任务被终止。检查你的JobManager和TaskManager的资源请求和限制是否合理，以及Kubernetes集群的资源使用情况。

2. Flink配置：
   检查你的Flink配置是否正确，特别是在Kubernetes上的特定配置，例如jobmanager.kubernetes.watch-dog.enabled是否被错误地设置为true，这会导致任务在完成或失败后自动删除。

3. Kubernetes配置：
   查看你的Kubernetes配置，确保没有设置任何自动清理完成任务的策略，例如Job控制器的completions和parallelism参数，以及是否有TTLAfterFinished注释。

4. Flink重启策略：
   检查Flink的重启策略是否配置得过于严格，例如restart-strategy.attempts设置得太低，或者restart-strategy.failure-rate-time和restart-strategy.failure-rate配置不当，导致在短时间内多次失败后任务被永久停止。

5. 健康检查：
   Kubernetes的健康检查（liveness probes）或就绪检查（readiness probes）可能触发Pods的重启，检查这些配置是否过于敏感或设置不当。

6. 网络问题：
   网络分区或连接超时也可能导致任务自动取消，检查网络配置和连通性。

7. 存储问题：
   如果Flink作业依赖于外部存储系统（如StateBackend），则该系统的不稳定可能导致任务失败。

8. 日志和指标：
   查看Flink和Kubernetes的日志，以及Flink和Kubernetes的监控指标，以获取关于任务为何取消的线索。

9. Flink和Kubernetes版本兼容性：
   确保你正在使用的Flink版本与Kubernetes版本兼容，有时候版本不匹配也会导致问题。

如果你在排查过程中发现具体错误信息或异常行为，可以针对性地调整配置或修复问题。另外，Flink社区和Kubernetes社区都有丰富的文档和论坛资源，你可以在那里搜索类似问题或提问以获得帮助。

如果你正在使用阿里云的实时计算Flink版，可能还涉及到云平台特定的配置和限制，建议查阅阿里云的官方文档或联系技术支持获取更详细的指导。

资源不足：Kubernetes集群可能没有足够的资源（如CPU、内存）来运行Flink作业。
配置问题：Flink配置或Kubernetes配置可能有误，例如，资源请求和限制设置不当，或者与Kubernetes的集成配置不正确。
任务失败：如果Flink作业因为某些错误而失败，它可能会被自动取消。
JobManager问题：JobManager可能由于某种原因崩溃或重启，导致作业被取消。
超时：如果Flink作业启动超时，Kubernetes可能会自动终止它。
自动缩放策略：Kubernetes的自动缩放策略可能导致作业在不满足某些条件时被自动取消。