有人用过flink官方operator的reactive模式吗？

需要在Flink作业中正确配置checkpointLocation。这可以通过.option("checkpointLocation", "path/to/checkpoint_directory")来完成，其中path/to/checkpoint_directory应该指向一个可访问的文件系统路径。

df.writeStream
.format("console")
.option("truncate", false)
.option("checkpointLocation", "path/to/checkpoint_directory")
.outputMode("complete")
.start()
.awaitTermination()

——参考链接。

Apache Flink 的 Reactive 模式是一种资源管理模式，它允许 Flink 作业根据当前的资源需求动态地请求和释放资源。在 Reactive 模式下，Flink 作业会根据实际的负载情况自动调整其并行度，从而更好地利用集群资源。

使用 Flink 官方的 Operator（操作符）在 Reactive 模式下，通常意味着你的 Flink 作业能够响应集群的资源变化，并根据需要调整其计算资源。这对于处理动态负载和高效利用集群资源非常有用。

在 Reactive 模式下，Flink 的 JobManager 会监控集群的资源使用情况，并根据需要向 ResourceManager 发送请求，以增加或减少 TaskManager 的数量。这样，Flink 作业可以在运行时动态地扩展或缩减其计算能力，以适应工作负载的变化。

要使用 Flink 官方的 Operator 在 Reactive 模式下，你需要确保你的 Flink 集群配置正确，并且支持动态资源分配。此外，你还需要编写能够适应资源变化的 Flink 作业，这可能涉及到使用 Flink 提供的 API 和操作符来动态调整作业的并行度和资源需求。

需要注意的是，Reactive 模式是 Flink 1.13 版本引入的一个功能，并且在后续的版本中可能会有所改进和变化。因此，建议查阅 Flink 官方文档以获取最新和详细的信息，以了解如何使用 Reactive 模式以及相关的配置和操作指南。

总结来说，使用 Flink 官方的 Operator 在 Reactive 模式下可以帮助你更好地管理 Flink 作业的资源需求，提高集群的资源利用率，并应对动态负载的挑战。但是，你需要确保你的 Flink 集群和作业都配置正确，并且能够适应资源的动态变化。

ProcessFunction： ProcessFunction允许用户对事件进行逐条处理，并且可以注册定时器来实现反应式编程逻辑，根据事件到达或者定时器触发来改变状态或发出新的事件。

在传统的 Flink 批处理和流处理模式中，数据是以有界的形式进行处理的，需要等待所有数据到达后才能开始执行计算。而在 Reactive 模式中，Flink 可以以无界流的方式进行处理，即可以在数据到达之前就开始执行计算。这种模式对于需要快速响应和低延迟的应用场景非常有用，例如实时监控、反欺诈、实时推荐等。

使用 Flink 的 Reactive 模式可以通过以下步骤进行：

升级到 Flink 1.14 版本或更高版本。Reactive 模式从 Flink 1.14 开始引入，并且在后续版本中得到了改进和优化。

在代码中使用 ReactiveExecutor 创建一个 Reactive 执行环境。可以选择使用 ExecutionEnvironment 或 StreamExecutionEnvironment，具体取决于你的应用场景。

java
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
ReactiveExecutor reactiveExecutor = new ReactiveExecutor(env);
使用 Reactive 执行环境创建具有 Reactive 特性的算子。Flink 官方提供了一些支持 Reactive 模式的算子，例如 ReactiveSource、ReactiveSink、ReactiveOperator 等。可以根据具体的需求选择适合的算子。
java
DataSet input = env.fromElements(1, 2, 3);
ReactiveSource source = ReactiveSource.from(input);

ReactiveOperator operator = ReactiveOperator
.fromFunction((Integer i) -> "Number: " + i);

ReactiveSink sink = ReactiveSink.println();

source.transform(operator).addSink(sink);
执行作业。在 Reactive 模式中，作业会立即开始执行，无需等待数据到达。
java
reactiveExecutor.execute();
使用 Flink 的 Reactive 模式需要根据具体的应用场景和需求进行调整和测试。这种模式对于一些特定的实时应用非常有用，但并不适用于所有情况。因此，在使用之前，请确保了解你的应用是否适合使用 Reactive 模式，并进行充分的测试和评估。

根据错误信息，看起来是Flink JobResultStore相关的异常。具体来说，问题出在JobResultStore（用于存储作业结果）的基础目录不可访问。这可能是由于以下几种情况导致：

• 目录权限不足：如果用户没有足够的权限来读写该文件夹，则可能会出现这种类型的错误。
• 文件系统故障或损坏：如果磁盘空间已满或者硬盘驱动器出现问题，也可能阻止对特定目录进行操作。
• 网络连接中断：如果你正在使用远程文件系统作为你的JobResultStore基础目录，并且网络连接存在问题时，也有可能引发此类错误。

要解决这个问题，请尝试检查以下几个方面：

• 检查你是否具有正确的权限去访问和修改指定的目录。
• 如果可能的话，清理一些不必要的数据以释放更多的磁盘空间。
• 在排除了上述因素后，你可以考虑重启相关服务并重新运行任务看看是否有改善。
  

这段log的信息指出，Flink的ClusterEntrypoint抛出了一个严重的错误，原因是JobResultStore无法访问基目录。同时，也有一个CompletableFuture.encodeThrowable线程停止了。

这个错误可能是由以下几个原因引起的:

1. 文件权限不足：默认情况下，Flink会在本地磁盘上创建一个临时目录来存储作业的状态。如果没有足够的权限，可能会出现此问题。确认一下你的机器有足够的权限来访问这个路径。

2. 系统资源耗尽：如果内存不足或是CPU负载过高，可能导致文件系统服务出现问题，进而影响到JobResultStore的正常工作。

3. 兼容性问题：有时，特定的操作系统或软件组合可能存在兼容性问题，这也可能导致类似的错误。

4. 冲突：如果有其他应用程序正在占用相同的文件夹，可能会阻止Flink获取对JobResultStore的访问。

为了确定问题的根本原因，您可以按照以下顺序采取行动：

1. 查看您的系统状态，特别是内存和CPU利用率，确保它们处于合理水平。

2. 检查文件权限，确保Flink能够访问指定的目录。如果您怀疑这是问题所在，可以尝试提升Flink对该目录的所有者和组的权限。

3. 尝试禁用HDFS高可用性特性，因为这可能会涉及到更少的并发活动，从而减轻潜在的压力。

4. 更新Flink到最新版本，因为它可能已经修复了一些早期版本中存在的bug。

5. 如果以上措施都无法解决问题，联系Flink团队寻求技术支持也是一个可行的选择。他们可能需要远程登录到您的服务器来进行诊断。

问题可能是由于JobResultStore的基本目录不可访问导致的。这可能是由于以下原因：

1. JobResultStore的基本目录不存在，或者没有被正确设置。请检查您的Flink配置文件（如flink-conf.yaml），确保JobResultStore的基本目录被正确设置。
2. JobResultStore的基本目录没有足够的权限。请确保Flink进程具有访问JobResultStore基本目录的权限。
   为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：
3. 检查Flink配置文件（如flink-conf.yaml），确保JobResultStore的基本目录被正确设置。例如：

jobmanager.rpc.address: jobmanager
jobmanager.rpc.port: 6123
jobmanager.local.dir: /path/to/your/local/dir

1. 确保Flink进程具有访问JobResultStore基本目录的权限。您可以尝试更改目录权限，或者使用其他具有足够权限的用户运行Flink进程。

Flink 的 Reactive Programming 模式允许你以非阻塞的方式处理数据流，这对于构建响应式应用程序非常有用。

以下是一个简单的示例，演示了如何使用 Flink 的 DataStream API 以 reactive 模式处理数据流：
我们创建了一个自定义的数据源，每秒发送一个数据。然后使用 map 操作将字符串转为大写。注意，这里的数据流处理是非阻塞的，因此 run 方法中的数据处理不会阻塞主线程。这种处理方式非常适合构建响应式应用程序。