Flink是不是下个月出调度的功能？

官方文档上显示已经公测，具体时间还不知道，楼主再等等

楼主你好，据阿里云官方消息，目前已经处于公测状态，具体如下所示：

注意：本回答参考了阿里云Flink官网

目前已经处于公测状态，后面可以耐心等待一下。

任务编排目前为公测功能，公测阶段不保障服务等级协议SLA。如果您在使用过程中遇到相关问题，可以提交工单。仅中国地区支持任务编排功能。

使用流程

——参考来源于阿里云官方文档。

对的，Flink确实计划在下个月推出任务调度的功能。调度器将会成为 Flink 作业执行的核心组件，负责管理所有与作业执行相关的流程，包括 JobGraph 到 ExecutionGraph 的转换、作业生命周期管理（如作业的发布、取消、停止等）、作业和 Task 的容错处理等。此外，Flink的执行过程是一个将逻辑流图转换为物理数据流图的过程，详细说明程序的执行方式。同时，Flink全托管也提供了自动调优功能，可以根据不同情况选择合适的调优模式。任务调度对于Flink应用的性能有着重要影响，通过调整默认行为以及控制作业链与作业分配可以优化应用性能。

公测啦，公测啦！

已经进入公测阶段了

任务编排是一个全托管的工作流调度服务，通过可视化的操作界面轻松地编排批作业运行的顺序，构建数据仓库，在实时计算Flink版平台实现开发、调度、部署和运维一体化。

是的，目前已经出来了

调度器是 Flink 作业执行的核心组件，管理作业执行的所有相关过程，包括 JobGraph 到 ExecutionGraph 的转换、作业生命周期管理（作业的发布、取消、停止）、作业的 Task 生命周期管理（ Task 的发布、取消、停止) 、资源申请与释放、作业和 Task 的容错等。
在调度相关的体系中有几个非常重要的组件。

调度器：SchedulerNG 及其子类、实现类。
调度策略：SchedulingStrategy 及其实现类。
调度模式：ScheduleMode 包含流和批的调度，有各自不同的调度模式。

1、调度器
作业调度器是作业的执行、异常处理的核心，具备如下基本能力。

作业的生命周期管理，如作业开始调度、挂起、取消。
作业执行资源的申请、分配、释放。
作业的状态管理，作业发布过程中的状态变化和作业异常时的容错等。
作业的信息提供，对外提供作业的详细信息。

在 Flink 中有两个调度器的实现。

DefaultScheduler
该调度器是当前版本的默认调度器，是 Flink 新的调度设计，使用 SchedulerStrategy 来实现调度。

LegacyScheduler
该调度器是遗留的调度器，实际上使用了原来的 ExecutionGraph 的调度逻辑，在后文中不再阐述该调度器的调度过程。

2、调度行为
SchedulerStrategy 接口定义了调度行为，其中定义了四种行为。

startScheduling：调度入口，触发调度器的调度行为。
restartTasks：重启执行失败的 Task，一般是 Task 执行异常导致的。
onExcutionStateChange：当 Execution 的状态发生改变时。
onPartitionConsumable：当 IntermediateResultPartition 中的数据可以消费时。

3、调度模式
Flink 一共提供了 3 种调度模式：Eager 调度、分阶段调度、分阶段 Slot 重用调度。不同的调度模式分别适用于不同的场景。

Eager 调度
该模式适用于流计算。一次性申请所有需要的资源，如果资源不足，则作业启动失败。

分阶段调度
分阶段调度（Lazy_From_Sources）适用于批处理。从 Source Task 开始分阶段调度，申请资源的时候，一次性申请本阶段所需要的所有资源。上游 Task 执行完毕后开始调度执行下游的 Task，读取上游的数据，执行本阶段的计算任务，执行完毕之后，调度后一个阶段的 Task，依次进行调度，直到作业执行完成。

分阶段 Slot 重用调度
分阶段 Slot 重用调度（Lazy_From_Sources_With_Batch_Slot_Request）适用于批处理，与分阶段调度基本一样，区别在于该模式下使用批处理资源申请模式，可以在资源不足的情况下执行作业，但是需要确保在本阶段的作业执行中没有 Shuffle 行为。
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目前还在公测阶段，具体什么时候出，你可关注官方上的信息

任务编排目前为公测功能，公测阶段不保障服务等级协议SLA。如果您在使用过程中遇到相关问题，可以提交工单。

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