批处理你们是怎么调度的，如果有先后依赖的方式的方式咋们是怎么做调度开发

在批处理任务的调度中，我们采用灵活且高效的方式确保任务按照依赖关系有序执行。以下是关键点概述：

1. 任务定义与配置：

   • 任务可以通过SQL、Java/Python程序等形式定义，支持在Flink SQL开发页面或作业运维页面创建和管理。
   • 调度策略包括手动触发和定时调度，其中任务编排功能允许定义工作流，实现一系列批作业的依赖执行，支持可视化操作，便于管理和调整依赖关系。

2. 调度依赖管理：

   • 同周期依赖：通过DataWorks等工具，可以直观地在工作流面板上通过拉线方式设置节点间的依赖，自动将上游输出作为下游输入，确保按序执行。
   • 手动添加依赖：除了自动依赖生成，还支持手动配置上游依赖，可自定义输出名与表名，以适应复杂业务逻辑需求。
   • 跨周期依赖：系统支持配置不同周期任务间的依赖关系，确保数据处理流程中的时间对齐和正确性。

3. 资源优化与容错：

   • 资源分配：为JobManager和TaskManager合理分配CPU核心数和内存大小，根据作业特性调整Slot数量，平衡资源使用与效率。
   • 故障恢复：批处理作业在任务失败时，能基于落盘的中间结果重启失败任务及其下游，减少重算范围，提高恢复效率。

4. 注意事项：

   • 确保已创建Flink工作空间并开通对象存储OSS，且OSS Bucket类型为标准存储。
   • 批处理作业需考虑磁盘空间限制，增加TaskManager的Slot数量虽能提升资源利用率，但需留意避免磁盘空间不足问题。
   • 使用Apache Paimon等湖仓格式存储时，确认实时计算引擎版本兼容性。

综上所述，批处理任务调度通过精细的任务定义、依赖配置、资源优化及容错机制来实现，特别是在依赖调度方面，提供了自动化与手动配置的双重灵活性，确保任务链路的准确无误执行。