问题一：美团 Flink 如何优化大作业的部署流程？
美团 Flink 如何优化大作业的部署流程？
参考回答：
美团 Flink 针对大作业部署流程中的问题，进行了多方面的优化。首先，分析了 JobManager 视角的作业部署流程，找出影响部署的关键因素。然后，针对资源申请、部署和启动 Task 等环节进行了优化，比如改善资源调度策略、优化 Task 分布等。此外，还关注了 HDFS 的使用效率，减少大作业对 HDFS 的瞬时压力。
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问题二：社区在 Flink 的哪个版本中针对构建执行图的问题进行了优化？
社区在 Flink 的哪个版本中针对构建执行图的问题进行了优化？
参考回答：
社区在 Flink 的 1.13 版本中针对构建执行图的问题进行了一系列优化。这些优化旨在降低构建执行图的时间复杂度，提高大规模作业的部署效率。美团 Flink 可以参考这些优化措施，以进一步提升自身的作业部署性能。
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问题三：在部署和启动 Task 时，发现 JobManager 所在机器的网卡被打满，主要是什么原因导致的？
在部署和启动 Task 时，发现 JobManager 所在机器的网卡被打满，主要是什么原因导致的？
参考回答：
在部署和启动 Task 时，JobManager 所在机器的网卡被打满，主要是因为每个 TaskManager 都需要从 JobManager 的 BlobServer 中下载 userjar，且当 userjar 较大且数量多时，JobManager 分发 userjar 的压力会非常大，导致网络阻塞甚至网卡被打满。
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问题四：为什么 userjar 的大小会影响 TaskManager 的下载时间和 JobManager 的分发压力？
为什么 userjar 的大小会影响 TaskManager 的下载时间和 JobManager 的分发压力？
参考回答：
userjar 的大小直接影响下载时间，因为每个 TaskManager 都需要下载完整的 userjar。当 userjar 很大时，下载时间增长，同时 JobManager 需要处理大量的分发请求，增加了其分发压力。特别是在没有开启高可用（ha）且作业规模大的情况下，这种压力尤为明显。
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问题五：在 Flink 中，你们是如何优化 userjar 分发问题的？
在 Flink 中，你们是如何优化 userjar 分发问题的？
参考回答：
为了优化 userjar 的分发问题，我们在 Flink 层面进行了优化，使得同一个节点上的 TaskManager 只下载一次 userjar，并且该节点上的所有 TaskManager 共享这次下载结果。这样，userjar 的下载次数从 TaskManager 粒度下降到了机器粒度，大幅降低了 JobManager 的分发压力。
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