flink任务提交时间我总是要几十秒，有优化的空间吗？

Flink任务提交时间较长可能是由多种因素引起的，包括资源分配、网络延迟、集群状态等。以下是一些可能的优化策略：

资源配置调优：合理分配任务所需的资源，避免资源不足导致的任务等待。可以通过调整任务的并行度和资源组来优化。
网络优化：确保网络连接稳定且速度足够，减少因网络问题导致的任务提交延迟。
集群状态检查：监控集群的健康状况，及时发现并解决可能导致任务提交延迟的问题，如节点故障、资源竞争等。
任务提交方式：使用适合当前环境的任务提交方式，例如对于YARN集群，可以使用yarn-per-job模式，并通过脚本提交任务时指定资源。
代码优化：检查任务代码，优化可能的性能瓶颈，如不必要的数据转换、复杂的计算逻辑等。
监控与调试：利用Flink提供的监控工具，如Web UI，跟踪任务提交过程，找出耗时较长的环节进行针对性优化。
版本升级：考虑升级到较新版本的Flink，新版本可能包含性能改进和bug修复。
定制化开发：对于特定的业务场景，可能需要定制化开发一些优化策略，如流水线处理、数据本地化等。
第三方插件或工具：有些第三方插件或工具可能提供额外的优化选项，如连接器的优化、数据压缩等。

10几秒的话还是有优化空间的
比如开启HA，当作业开启高可用性（HA）配置时，TaskManager可以从HDFS中读取UserJar，减轻JobManager的分发压力
或者内存和JVM参数调优，合理设置JVM堆内存和直接内存，避免因内存问题导致的性能瓶颈。可以通过提交脚本设置JVM参数，如打印GC日志来监控和优化GC行为 ，状态后端和Checkpoint调优，对于使用大状态的应用程序，合理配置状态后端和Checkpoint策略，可以减少状态存储和恢复的时间

参考文档

Flink任务提交时间可能受到多种因素影响。如果您遇到任务提交延迟，可以考虑以下优化措施：

• 提升资源预热效率：确保JobManager和TaskManager容器在任务提交前已经启动，减少启动时间。
• 使用动态参数更新：如果尚未启用，启用动态参数更新能减少作业重启时间，尤其是并发度的调整。
• 优化作业配置：检查作业配置，确保并发度、检查点间隔等参数适配您的业务需求。
• 升级Flink版本：确保使用VVR 8.0.1或更高版本，以支持动态更新参数功能。
  请注意重启、释放实例等操作可能导致业务中断，建议您提前做好数据备份，并在非业务高峰期时执行该操作。更多详细信息可以参考配置作业资源进行调整。
  

1. 优化 Flink 客户端配置
   确保 Flink 客户端（Client）和 Flink 集群（Cluster）之间的网络连接是高效的。此外，合理配置 Flink 客户端的 JVM 参数（如堆内存大小）也有助于减少启动时间。

2. 简化 Flink 任务
   减少依赖：确保你的 Flink 任务只包含必要的依赖库，避免加载大量不必要的类或资源。
   优化数据源和数据处理逻辑：确保数据源连接高效，数据处理逻辑尽可能简单高效。

3. 使用合适的并行度
   设置合适的并行度（Parallelism）对于任务执行效率至关重要。并行度过高或过低都可能导致性能问题。

4. 预热集群
   如果可能，提前预热 Flink 集群，确保集群在提交任务时处于最佳状态。

5. 异步提交
   虽然 Flink 提交通常不是异步的，但你可以考虑将提交过程封装在异步任务中，以减少主线程等待时间。

示例代码
下面是一个简化的 Flink 任务提交示例，展示了如何设置并启动一个 Flink 流处理任务：
监控和日志：利用 Flink 的监控和日志系统来诊断问题，比如查看是否有长时间运行的任务或资源瓶颈。
升级 Flink 版本：如果你使用的是较旧的 Flink 版本，考虑升级到最新版本，因为新版本中可能包含性能改进和bug修复。
硬件优化：确保 Flink 集群的硬件资源（如 CPU、内存、网络带宽）足够，并根据需要进行扩展。

若Flink任务提交时间较长，可以有以下优化：

代码与作业参数优化：

优化您的Flink SQL或DataStream代码，确保逻辑高效且避免不必要的计算，这里面有调优方案：https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/optimize-flink-sql?spm=a2c6h.13262185.aillm.1.122f42e4e8zw1g

调整作业参数，比如并行度、缓冲区大小等，根据实际需求合理配置，详情请参考相关文档
可以看看：

资源调优：

利用AutoPilot自动调优功能，它能根据作业特性自动调整资源分配，从而可能减少提交及运行时间。如果AutoPilot效果不佳，再考虑手动调优资源配置

一般就这样可以了

Apache Flink 任务的提交时间（从启动任务到任务开始执行的时间）可能受到多种因素的影响，包括集群的负载、网络延迟、任务配置的复杂性以及Flink集群的配置等。虽然具体的优化方法可能因你的具体环境而异，但以下是一些通用的优化建议：

1. 优化任务配置
   减少并行度：如果你的任务不需要非常高的并行度，可以尝试减少并行度来减少资源分配和初始化的时间。
   简化状态后端配置：如果你使用了状态后端（如RocksDB或Flink的内置状态后端），确保配置是合理的，并且没有不必要的复杂性。
   减少检查点间隔：虽然这不会直接影响提交时间，但减少检查点间隔可以减少任务在运行时由于检查点而导致的延迟。
2. 优化集群配置
   资源预留：在Flink集群中预留足够的资源（CPU、内存、网络带宽）以确保任务可以快速启动。
   网络优化：优化集群节点之间的网络设置，以减少网络延迟。
   集群负载：确保Flink集群的负载不是非常高，因为高负载可能会导致任务调度和资源分配变慢。
3. 提交过程优化
   使用命令行工具：使用Flink的命令行工具（如flink run）来提交任务，因为这通常是最高效的方式。
   减少JAR文件大小：优化你的JAR文件，移除不必要的依赖和资源，以减少传输时间。
   预热集群：如果可能的话，在提交任务之前预热集群，以确保集群节点已经准备好接受新的任务。

4. 代码和配置示例
   由于提交时间优化主要涉及到配置和集群环境，而不是代码本身，因此没有直接的代码示例。但是，以下是一个简化的Flink任务提交命令，你可以通过它来查看如何配置任务的基本参数：
   在这个命令中，-p 4 指定了并行度，--state.backend rocksdb 指定了状态后端，--parallelism.default 4 设置了默认的并行度（尽管这里可能被 -p 参数覆盖）。你可以根据实际需要调整这些参数。

5. 监控和日志
   监控集群：使用Flink的Web UI或其他监控工具来监控集群的状态和任务的提交过程。
   查看日志：查看Flink的日志文件以获取关于任务提交过程中可能发生的任何问题的更多信息。
   结论
   优化Flink任务的提交时间通常涉及到对任务配置、集群配置和提交过程的综合优化。虽然没有一个通用的解决方案适用于所有情况，但上述建议应该为你提供了一个良好的起点。如果问题持续存在，建议详细检查Flink的日志文件和监控数据，以获取更具体的诊断信息。

检查作业的依赖库，尤其是 JAR 包的大小。大型依赖可能增加提交时间。

如果作业提交过程中涉及大量的网络传输，优化网络设置或减少数据传输量可能有助于减少时间。

检查 Flink 集群中的各个组件（如 JobManager、ResourceManager 等）是否有性能瓶颈。

针对Flink任务提交时间较长的问题，确实存在一些优化空间。优化您的Flink SQL或DataStream代码逻辑，确保其高效且无冗余操作。这包括合理使用算子、避免不必要的数据转换等。

相关链接

作业启动 操作步骤 https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/start-a-deployment

Apache Flink 作业提交时间较长可能涉及多个因素，包括但不限于集群配置、作业的资源需求、依赖的加载时间、网络状况等。以下是一些可能帮助您优化 Flink 作业提交时间的建议：

1. 优化作业配置:

   • 减少并行度：如果作业的初始并行度设置得非常高，Flink 需要为每个任务槽分配资源，这会增加启动时间。适当降低作业的初始并行度，特别是在开发和调试阶段。
   • 调整 TaskManager 内存和插槽数：确保 TaskManager 的内存配置既不过大也不过小，过大可能导致资源浪费，过小则可能导致任务频繁GC或资源竞争。同时，合理的插槽数量可以平衡资源分配与作业并发执行的需求。

2. 优化依赖管理:

   • 减少用户函数和库的依赖：尽量精简用户代码中的依赖库，去除不必要的依赖，减少jar包大小。
   • 使用瘦JAR包：构建作业时，确保只包含必要的依赖，避免使用胖JAR，减少上传和解析时间。

3. 优化集群配置:

   • 提升网络带宽：如果集群间的网络延迟较高，可以考虑优化网络配置或提升网络带宽。
   • 预热资源：在集群空闲时保持一定数量的TaskManager处于活跃状态，可以减少任务启动时的资源分配延迟。

4. 使用Savepoint快速重启:

   • 如果适用，使用Savepoint快速重启作业，可以避免从头开始计算，显著减少作业的启动时间。

5. 优化作业提交流程:

   • 利用Session Cluster：与为每个作业创建新的集群相比，使用长时间运行的Session Cluster可以减少每次作业提交时的集群初始化时间。
   • 并行提交作业：如果你经常需要提交多个作业，可以考虑并行化作业提交流程，虽然这不会减少单个作业的提交时间，但可以减少总体等待时间。

6. 监控与诊断:

   • 使用Flink的指标和日志系统（如metrics、logs）来监控作业提交和初始化过程，识别瓶颈所在。
   • 开启并分析Flink的profiling工具，如TaskManager的内存和CPU使用情况，找出潜在的性能瓶颈。

综合考虑上述建议，并根据实际情况进行调整，可以有效缩短Flink作业的提交时间。不过，具体优化效果还需根据您的具体应用场景和资源状况来评估。

可以尝试从以下方面进行优化：
1、资源分配与并行度设置:

• 根据任务的实际负载情况合理设置TaskManager的并发度(slots)，确保资源充分利用。
• 通过调整source、operator以及sink的并行度来平衡数据处理能力和系统资源。

2、Pipeline优化:

• Operator Chain:Flink支持Operator chainingl以减少席列化和反席列化的开销,尽可能地将多个算子链式执行在同一个线程中。
• Task Chaining/Resource Grouping:台理配置S10t共享策略，使得上下游操作能在同一Task Manager上运行，减少网络传输。

3、状态管理优化:

• 状态后端选择:根据业务需求选择合适的state backend，如RocksDB作为默认的本地状态存储提供高性能和容错性，但也需要注意内存占用问题。
• 状态大小控制:监控并限制单个key的状态大小，避免状态爆炸导致性能瓶颈。

4、数据倾斜处理:

• 分析是否存在数据倾斜问题，并使用Key Hash Partitioner或者自定义Partitioner均衡数据分布
• 对于倾斜的数据源，可考虑引入预聚合或局部聚合策略减轻下游负担。

——参考链接。

Flink任务提交时间可能受到多种因素影响。如果您使用的是实时计算Flink版，可以考虑以下优化点：

资源预申请：预先申请好资源可以减少作业启动时的等待时间。
State lazy加载：启用State懒加载，能减少启动时加载状态的时间。
动态参数更新：尽管您提到的是提交时间，动态参数更新功能通常用于运行时调整，但可能也有助于优化启动流程。确保您使用的是VVR 8.0.1或更高版本，以利用这些优化。可参考配置作业资源指南

Flink任务优化分享
Flink任务优化分享
1.背景介绍
线上计算任务在某版本上线之后发现每日的任务时长都需要三个多小时才能完成，计算时间超过了预估时间，通过Dolphinscheduler的每日调度任务看，在数据层 dwd 的数据分段任务存在严重的性能问题，每天的计算耗时将近40分钟，并且随着数据量的上涨，时间越来越长，因此这个计算节点需要着重优化。

2.改进思路及实施
现在的大数据计算任务是用 flink 执行的，因此优化的入手点就是从 Flink History Server 上看任务的执行计划，找到耗时较多的节点以及是否有节点因为sql逻辑被重复执行，导致耗时较高。

参考文档https://blog.csdn.net/qq_31405633/article/details/131917297