Flink点击启动后，卡了很久，怎么回事？

Apache Flink 在启动后长时间卡住，可能的原因有很多种，具体的需要你查看 Flink 日志以获取详细的错误信息来更准确的排查解决问题，我这边只能列举一些可能造成这种问题的原因

1. 内存分配不足CPU 资源限制：如果宿主机或容器上的 CPU 资源紧张，也可能影响到 Flink 程序的正常启动和运行。
   2.集群内部通信受阻：JobManager 与 TaskManager 之间的心跳或者数据交互可能出现问题，这可能导致任务状态无法及时更新。
   3.依赖加载问题：在启动过程中，这些依赖的加载速度慢或者因为版本不兼容等问题导致加载失败，都可能使 Flink 启动过程卡住。

引起Flink作业在点击启动后卡住不执行或长时间无法完成启动的原因有很多需要根据具体的问题去排查解决从阿里云官方文档中查下启动日志

登录实时计算控制台。
在Flink全托管页签，单击目标工作空间操作列下的控制台。
在左侧导航栏上，选择作业运维。
单击目标作业名称。
单击作业探查。
在左侧启动日志页签，查看启动日志。
以获取更具体的错误信息。同时，确保所有配置正确无误，检查资源使用情况，排查外部服务连接问题，并根据实际情况适当调整任务的资源配置和启动策略。

楼主你好，看了你的描述，启动阿里云Flink任务时长时间卡住的原因可能是资源不足，因为在任务启动时，可能需要获取足够的计算资源和内存资源，如果资源不足，任务启动可能会卡住，你可以检查集群的资源使用情况，确保有足够的资源供任务使用。

还有就是依赖冲突，任务启动可能涉及到引入和加载依赖库、配置文件等，如果存在依赖冲突或加载异常，任务启动可能会卡住，可以检查任务的依赖项是否正确配置，并且不会与其他库发生冲突。

注意：本回答参考了阿里云Flink官方文档。

点击左侧启动日志看，看一下日志是在哪个地方终止了。

在作业运维中单击目标作业名称——>作业探查。在左侧启动日志页签，查看启动日志。看下具体是卡在了什么阶段。

——参考来源于阿里云官方文档。

Flink点击启动后卡了很久，可能有多种原因。以下是一些可能的原因和相应的解决方案：

资源不足：如果Flink任务的资源不足，例如内存或CPU资源，可能会导致任务启动缓慢。请检查Flink任务的资源配置，并尝试增加资源。
网络问题：网络延迟或网络故障也可能导致Flink任务启动缓慢。请检查网络连接是否正常，并尝试重新启动Flink任务。
依赖问题：如果Flink任务依赖于外部系统或服务，而这些系统或服务存在问题，可能会导致任务启动缓慢。请检查Flink任务的依赖项，并确保它们可用且响应正常。
配置问题：某些配置项可能设置得不合理，导致Flink任务启动缓慢。请检查Flink任务的配置项，并确保它们设置得当。
版本不兼容：Flink的版本与使用的依赖库版本可能存在不兼容的情况。尝试升级Flink的版本或更改依赖库的版本以解决问题。
其他问题：还有其他多种可能导致Flink任务启动缓慢的问题，例如日志文件过大、系统负载过高等等。需要根据具体情况进行分析和排查。

Flink启动后卡很久可能有多种原因，以下是一些常见的排查方法：

检查任务管理器和作业管理器的配置是否正确。例如，taskmanager和jobmanager是否允许所有机器连接，以及相关配置项是否设置正确。

检查作业的并行度是否过高。如果作业的并行度过高，可能会导致任务分配不均衡，从而导致某些任务处理时间过长。

检查作业的数据源是否存在问题。如果数据源中的数据量过大或者数据质量不佳，可能会导致作业处理速度变慢。

检查checkpoint机制是否正常工作。如果checkpoint执行时间过长，可能会导致作业处理速度变慢。

检查网络环境是否稳定。如果网络不稳定或者存在代理等网络问题，也可能导致作业处理速度变慢。

查看日志信息，分析是否有异常发生。例如，某个subtask的ck时间总是比其他的subtask久很多，可能是该subtask存在问题。

当在Flink上启动作业时，卡住很长时间可能是由于多种原因引起的。以下是一些常见的原因和解决方案：

1. 作业配置问题：检查作业的配置是否正确。确保输入/输出的连接信息、并行度、资源分配、检查点配置等都正确无误。

2. 资源限制：确认集群资源是否充足。如果作业需要大量的内存和计算资源，而集群资源不足，可能会导致启动时间很长。可以尝试增加集群的计算和内存资源，或者调整作业的并行度来优化资源利用。

3. 作业依赖关系：如果作业依赖于其他作业或外部资源，那么这些依赖关系可能会导致启动时间延长。确保所有的依赖关系和资源都已经准备就绪，例如，检查Kafka、Hadoop、数据库等外部系统的可用性。

4. 数据量或数据延迟：如果作业需要处理大量的数据或者存在数据延迟，启动时间可能会较长。可以通过调整并行度、调整窗口大小或其他优化方法来减少数据处理时间。

5. 日志级别：Flink默认的日志级别是INFO，可以将日志级别调整为DEBUG来获取更多详细的日志信息，从而可以确定到底是哪个环节导致了卡住的问题。

6. 网络问题：检查网络连接是否正常。如果存在网络故障或延迟，可能会导致作业启动时间延长。确保集群中的计算资源和作业连接的外部系统之间有一个良好的网络连接。

7. 版本兼容性：确保Flink版本与作业和外部系统的版本兼容。如果存在版本不一致的问题，可能会导致启动时间延长。

8. 代码问题：检查作业代码是否存在潜在的问题，例如死循环、无限等待等。有时候，代码中的错误或者逻辑异常可能导致作业始终无法启动。

如果以上解决方案都不起作用，可以查看Flink的日志来获取更多详细信息，并尝试在社区中寻求帮助。

Flink点击启动后卡了很久，可能有以下原因：

各个subtask有问题，或者出现了反压。可以查看各个subtask的状态，确认是否存在问题。
对存在疑问的operate执行disableChain，强制把链路拆除。然后观察是否有反压和阻塞的情况。
增加并行度。
如果是计算密集型任务，需要调到cpu；如果是状态或者缓存数据，则调到内存。
如果要保存map的数据结构，尽量使用MapStateDescriptor，不要使用ValueStateDescriptor。
查看flink相关计算延迟的代码，看是否存在问题。

Flink点击启动后卡了很久，可能有多种原因。
资源不足：Flink的执行需要一定的资源支持，如果系统资源不足，可能会导致Flink启动失败。解决方案是增加系统资源，例如增加内存、提高磁盘I/O等。
配置问题：Flink的配置参数会影响其启动和运行速度。如果配置不当，可能会导致Flink启动失败或运行缓慢。解决方案是检查Flink的配置参数，并进行必要的调整。
网络问题：Flink的分布式计算需要网络支持，如果网络连接不稳定或带宽不足，可能会导致Flink启动失败或运行缓慢。解决方案是检查网络连接状态和带宽使用情况，并进行必要的调整。
依赖问题：Flink的执行需要依赖一些外部组件或库，如果这些组件或库存在问题，可能会导致Flink启动失败或运行缓慢。解决方案是检查Flink的依赖组件或库是否存在问题，并进行必要的修复或替换。
代码问题：如果Flink的作业代码存在错误或性能问题，也可能会导致Flink启动失败或运行缓慢。解决方案是检查Flink的作业代码，并进行必要的修改和优化。
针对以上常见问题，可以采取相应的解决方案来解决Flink启动后卡顿的问题。

如果你选择了“有状态启动”，那么 Flink 将试图加载已存在的有效状态。这可能意味着你的作业已经在集群上成功运行了一次，因此 Flink 正在尝试从上次停止的位置恢复作业。如果 Flink 卡住很久仍然未响应，那可能的原因如下：

状态文件过大

如果作业产生的状态文件太大以至于不能快速加载，会导致 Flink 启动缓慢。这时你应该考虑清理旧的日志文件，删除不必要的状态，或者降低状态大小。

状态兼容性问题

有时，Flink 会发现现有的状态与期望的新状态之间的差异，导致无法正确恢复作业。这可能是由于代码更改引起的，也可能是由于状态格式的变化所导致的。在这种情况下，应该仔细检查状态定义并与最新的代码一起调试。

计算资源不足
如果 Flink 执行器节点上的内存不足以容纳所需的所有状态，那么启动将会变得很慢。在这种情况下，可以考虑增大机器规格，释放足够的空间来存放状态。

网络瓶颈

如果状态文件位于远程服务器上，而且网络连接速度较慢，那么 Flink 加载状态的速度也将受到影响。在这种情况下，可以考虑将状态移动到本地磁盘，或者改善网络连接。

异常终止

如果作业是在异常状态下停止的，那么 Flink 将难以找到合适的初始状态。在这种情况下，最好能够在异常发生时优雅地结束作业，而不是强制停止。

Flink点击启动后，卡了很久，可能的原因有很多，以下是一些可能的解决方案：

1. 检查Flink的日志文件，看是否有报错或者警告信息。日志文件通常位于Flink的安装目录下的logs文件夹中。
2. 检查Flink的配置文件，确保所有的配置都是正确的。特别是检查Flink的集群环境配置，例如Flink的JobManager和TaskManager的内存配置，以及Flink的TaskSlot配置。
3. 如果你的Flink作业需要连接到外部存储系统（如HDFS，HBase等），检查这些外部系统的连接是否正常。
4. 如果你的Flink作业使用了高阶函数，如map、reduce等，检查这些函数的实现是否有问题。
5. 如果你的Flink作业使用了窗口函数，检查窗口函数的实现是否有问题。
6. 如果你的Flink作业使用了状态，检查状态的管理是否有问题。

Flink作业启动时出现长时间卡顿的情况，可能是由多种因素引起的，以下是一些常见的排查方向：

1. 资源配置不足：

   • JobManager 和 TaskManager 的资源分配可能不足，尤其是 JobManager 初始化阶段需要处理很多元数据和调度工作。如果资源过少，可能导致启动速度变慢或卡住。可以尝试增加 JobManager 的 CPU 和内存资源，比如在本地执行模式下增大 JVM 堆内存，或者在集群环境下（如 YARN、Kubernetes）增加容器资源。

2. 状态恢复：

   • 如果作业带有大量状态数据，尤其是在先前运行中有较大的 checkpoint 或 savepoint 数据时，Flink 在启动时需要加载这些状态数据，这可能消耗较长时间。考虑优化状态管理策略，比如合理分区状态、使用更高效的序列化方式，以及调整 checkpoint 的频率和持久化策略。

3. 网络问题：

   • 启动过程中涉及与外部系统的通信，如从远程存储读取 checkpoint 或 savepoint，如果网络不稳定或带宽有限，可能导致启动缓慢。

4. 依赖服务延迟：

   • 若作业依赖的服务如 ZooKeeper、Kafka、HDFS 等响应慢，也会影响 Flink 作业的启动时间。

5. 配置错误或冲突：

   • 检查 Flink 配置文件中的配置项，比如并行度设置、依赖库路径、类加载器配置等，是否存在错误或不恰当的设置。

6. 代码逻辑复杂或存在死循环：

   • 如果作业初始化阶段包含了复杂的逻辑运算或由于编程错误导致的死循环，也会使得启动过程停滞。

要确定具体原因，建议查看 Flink 的日志输出，特别是 JobManager 和 TaskManager 的日志，从中找出可能导致启动延迟的关键信息。也可以通过监控作业启动期间的系统资源利用率（CPU、内存、磁盘I/O、网络流量等）来辅助诊断问题。https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/view-startup-logs-and-operational-logs-of-a-deployment?spm=a2c4g.11186623.0.i30

首先有教程的话，严格按照教程操作，如果还是不行就咨询相关人员进行解决