Flink 集群重启后，所有的Jobs任务全都没有了。如果快速恢复所有的任务

Flink 集群重启后，所有的Jobs任务丢失，可以尝试以下几种解决方案：

1.使用Flink的命令行工具或Web UI重新提交作业：

• 使用Flink的命令行工具或Web UI重新提交作业。首先确保你已经有了所有作业的依赖项和配置文件，然后使用flink run命令或Flink Web UI来重新提交作业。这样，所有的作业将会重新启动并恢复到之前的执行状态。

2.检查Flink的状态和日志：

• 使用Flink的命令行工具或Web UI检查集群的状态，确保所有TaskManager都已正确注册，并且JobManager可以与其通信。同时，查看Flink的日志文件，特别是JobManager和TaskManager的日志，这可能会提供有关作业丢失或无法恢复的更多信息。

3.联系Flink的支持团队或社区寻求帮助：

• 如果问题仍然存在，并且你无法恢复之前的作业，可以联系Flink的支持团队或社区寻求帮助。他们可能能够提供更具体的故障排除步骤或解决方案。

4.配置Flink集群以自动恢复作业：

• 为了防止Flink作业在集群重启后丢失，可以考虑配置Flink集群以自动恢复作业。例如，你可以配置Flink使用Checkpointing机制来定期保存作业的状态，并在集群重启后从最近的Checkpoint中恢复作业。这需要在Flink配置文件中进行相应的设置。

5.使用版本控制和代码管理工具管理Flink作业：

• 对于管理和恢复Flink作业，可以考虑使用版本控制和代码管理工具（如Git）来管理你的Flink代码和配置文件。这样，你可以轻松地跟踪每个作业的版本历史，并在需要时回滚到之前的版本。同时，每次修改或重新提交作业时，都要确保更新版本控制系统中相应的代码和配置文件。

对于Flink集群重启后任务丢失的问题，可以尝试以下解决方案：

1. 使用Flink的Checkpoint机制：通过设置合适的Checkpoint间隔和策略，可以将任务的状态定期保存到持久化存储中。当集群重启时，可以从最近的Checkpoint恢复任务状态，从而避免从头开始执行任务。

2. 使用Flink的Savepoint机制：与Checkpoint类似，Savepoint也是将任务状态保存到持久化存储中。不同之处在于，Savepoint可以手动触发，而Checkpoint是自动触发的。在集群重启前，可以手动创建一次Savepoint，然后在重启后从该Savepoint恢复任务状态。

3. 使用Flink的任务管理功能：Flink提供了JobManager和TaskManager的管理界面，可以通过这些界面查看和管理正在运行的任务。在集群重启前，可以先停止所有任务，然后在重启后重新提交任务。虽然这样会增加工作量，但可以避免因任务丢失而导致的数据丢失。

4. 使用脚本自动化操作：为了减少重复的人工操作，可以编写脚本来自动化执行建表语句、同步语句等操作。例如，可以使用Shell脚本或Python脚本来实现这些操作。这样，在集群重启后，只需运行脚本即可快速恢复任务。

Apache Flink 集群重启后，如果之前提交的 Jobs 没有自动恢复，通常是因为没有开启 JobManager 的高可用（HA）模式或者状态持久化功能。在生产环境中，为了确保集群故障或重启时任务能够快速且自动地恢复，Flink 提供了以下关键机制：

1. JobManager HA：

   • 设置 JobManager 高可用模式，使用 ZooKeeper 或其他协调服务保存 JobManager 的元数据和领导节点信息。这样，在主 JobManager 宕机时，可以从备份 JobManager 自动接管并恢复任务。

2. Checkpointing 和 Savepoints：

   • 开启 Checkpoint 功能，并设置适当的 checkpoint 间隔时间，使得作业定期生成 checkpoint。
   • 使用 savepoints 手动或通过配置自动触发将作业的状态保存到持久存储（如 HDFS、S3 等）中。
   • 在集群重启后，可以使用 savepoint 快速恢复作业到上一次检查点状态。

要实现快速恢复所有任务，可按以下步骤操作：

• 配置高可用：
  在 flink-conf.yaml 中配置 JobManager 的高可用模式及相关参数，例如：

   high-availability: zookeeper
   high-availability.zookeeper.quorum: zk0:2181,zk1:2181,zk2:2181
  

• 启用 Checkpoint：
  启用并配置好 checkpoint 功能，确保任务状态能够被周期性地持久化。

   state.backend: filesystem
   state.checkpoints.dir: hdfs://namenode:port/flink/checkpoints
   checkpointing.mode: exactly_once
   checkpoint-interval: 60000  # 每60秒进行一次checkpoint
  

• Savepoint 自动触发或手动创建：
  如果未开启自动触发 savepoint 功能，则需要在集群重启前手动为每个作业触发 savepoint，然后在重启后从对应的 savepoint 恢复作业。

• 集群重启后的恢复流程：

  • 确保新的集群具有相同的配置和足够的资源。
  • 使用 savepoint 还原作业：

    ./bin/flink savepoint <jobId> hdfs://namenode:port/flink/savepoints/<savepointPath> --target-dir hdfs://namenode:port/flink/restored-jobs/<jobName>
    ./bin/flink run -s hdfs://namenode:port/flink/restored-jobs/<jobName>/ -d path/to/job.jar
    

  • 若已启用 JobManager HA，且之前的 JobGraph 仍在 ZooKeeper 中，则在集群恢复后，先前提交的 Job 可能会自动启动。

对于大量作业的管理，还可以考虑编写脚本自动化执行上述恢复过程，根据清单中的作业 ID 和 savepoint 路径逐一进行恢复。同时，推荐结合使用 Flink CLI 或 REST API 来简化操作。

当Flink集群在Standalone HA模式下重启后，之前正在当Flink集群在Standalone HA模式下重启后，之前正在运行的job和历史job的信息可能会丢失，因为Flink的jobmanager和taskmanager在重启后会重新启动，而他们之前保存的Jobs信息会丢失。要解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 检查Flink集群的状态，确保它们正常运行。
2. 使用Flink的rest API来查看Jobs信息。API可以提供关于当前运行和已完成的作业的详细信息。
3. 利用Flink HistoryServer来查看Jobs信息。HistoryServer是一个Web界面，它提供了有关所有已完成作业的历史信息。
4. 可以使用Flink的可视化工具（如：Flink Web UI）来查看Jobs信息。

另外，为了防止这种情况再次发生，您可以在Flink的配置文件flink-conf.yaml中设置重启策略。默认重启策略可以在Flink的配置文件中设置，由restart-strategy参数控制，有fixed-delay（固定延时重启策略）、failure-rate（故障率重启策略）、none（不重启策略）三种可以选择。如果选择的参数不同，对应的其他参数也不同。例如，如果启用了checkpoint且没有配置重启策略，那么就采用固定延时重启策略，此时最大尝试重启次数由Integer.MAX_VALUE参数设置。这样，即使集群重启，作业也不会丢失，可以有效地避免重复输入命令和操作的工作。