运行TaskManager的参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。
在编译 Flink 源码时，需要配置正确的编译环境。确保 JDK 版本满足要求，安装并配置好 Maven 或 Gradle 等构建工具。在 IntelliJ IDEA 中，可以设置项目的构建路径，引入 Flink 的依赖库。配置好环境后，可以直接在 IntelliJ IDEA 中进行编译，或者使用终端命令行编译。
基于FLINK-19源码启动编译过程包括以下步骤：首先，您需要从仓库中克隆FLINK项目，确保在控制台中成功完成编译。接着，在最外层的pom.xml中，删除特定部分，之后在license check插件中加入所需内容，便于找到Additional files like相关索引。随后，在最外层引入properties，将版本号设置为0.7-SNAPSHOT。
FLINK 部署、监控 和 源码案例的解答如下：FLINK部署至阿里云： POM.xml配置：在将FLINK部署至阿里云时，POM.xml文件的配置是关键。为了优化生产环境的包体积和提高运行效率，建议将某些依赖项设置为provided，因为这些依赖在生产环境的集群中已经预先存在。
在调试 Flink 源码时，可以通过以下步骤进行：首先，利用 IntelliJ IDEA 的调试功能，设置断点，观察变量的值和程序的执行流程。其次，查看 Flink 的日志，定位问题所在。在 Intellij IDEA 中配置日志级别，更详细地查看日志信息。再次，利用 IntelliJ IDEA 的代码分析工具，检查代码逻辑是否有误，优化性能。
首先，确保在 IntelliJ IDEA 中安装了 Checkstyle 插件。完成安装后，重启 IDE 以确保所有更改生效。进入配置页面，找到 Checkstyle 相关设置。在 macOS 系统中，路径为 IntelliJ IDEA - Preferences - Other Settings - Checkstyle。
按两次Shift键打开Search Everywhere。输入view breakpoints后打开Breakpoints Dialog，查看项目中所有断点的详细信息。通过 + ，配置全局IDEA设置。打开Debug Toolbar，通过 + 5快捷键查看运行时的调试信息。
为了使用插件，需要首先安装并重启Intellij IDEA，确保插件生效。配置Flink时，需要下载即将发布的IDEA 2022-EAP版本，因为早期版本不支持Flink。在IDEA右侧的Big Data Tools中添加Flink组件，输入Flink WEB UI地址，点击“OK”即可。
1、启动TaskManagerRunner完成初始化和配置后，TaskManagerRunner向RPC端点发送启动消息，启动消息被接收并处理，最终开始执行。至此，TaskManager的创建和启动过程解析完毕。下一节，我们将深入探讨TaskExECUtor内部的onStart方法，继续Flink源码的探索之旅。
2、深入探讨Flink源码中创建与启动TaskManager的过程，我们首先聚焦于内部启动onStart阶段。此阶段核心在于启动TaskExecutorServices服务，具体步骤包括与ResourceManager的连接、注册和资源分配。当TaskExecutor启动时，首先生成新的注册并创建未完成的future，随后等待注册成功并执行注册操作。
3、checkpoint是Flink中容错机制的核心，深入了解checkpoint机制对深入理解Flink非常关键。以下是对checkpoint源码实现的解析。首先，我们关注的是JobManager端的checkpoint调度。在构建ExecutionGraph时，JobManager会创建CheckpointCoordinator，这是负责checkpoint的核心组件。
4、ResourceManager在Flink集群中负责管理计算资源。它接收来自JobManager的SlotRequest和来自TaskManager的SlotReport，动态地向集群资源管理器申请Container并启动TaskManager，如hadoop Yarn、Kubernetes等。ResourceManager支持动态资源管理，可以根据Job所需的资源请求动态启动TaskManager节点，避免资源浪费和动态伸缩的问题。
CheckpointCoordinator部署的ScheduLEDTrigger类定时触发checkpoint。当触发checkpoint时，会创建一个PendingCheckpoint，其中包含checkpointID和时间戳，然后向所有source task触发checkpoint。这是通过执行JobManager端远程调用TaskManager的triggerCheckpoint（）方法完成的。
深入理解 Flink Checkpoint 和 Savepoint在实时任务中，为了处理程序容错和状态恢复，Flink提供了Checkpoints和Savepoints两种机制。本文将针对Flink 9版本，详解这两种机制的差异、原理以及使用注意事项，同时讨论启动时读取Kafka偏移量问题，以助于高效开发实时任务。
用于Flink的checkpoint和savepoint。日志显示有三个datanode存活，文件副本数量为1，但写文件时出现失败。通过网络搜索相关错误信息，我们尝试了在HDFS上上传和下载文件，结果均正常，这表明HDFS服务没有问题，datanode也处于正常状态。
《Flink Checkpoint源码分析》系列文章深入探讨了Flink的Checkpoint机制，本文聚焦于Task内部状态数据的存储过程，深入剖析状态数据的具体存储方式。Flink的Checkpoint核心逻辑被封装在`snapshotStrategy.snapshot（）`方法中，这一过程主要由`HeapSnapshotStrategy`实现。
CheckpointBarrier对齐机制实现Exactly-Once语义，如果Barrier不对齐，则表现为At-Least-Once语义。Flink分布式异步快照的核心是Checkpoint机制，其关键在于采用标记信号Barrier，将数据流切分成微批进行Checkpoint保存状态数据。
深入探讨Flink源码中创建与启动TaskManager的过程，我们首先聚焦于内部启动onStart阶段。此阶段核心在于启动TaskExecutorServices服务，具体步骤包括与ResourceManager的连接、注册和资源分配。当TaskExecutor启动时，首先生成新的注册并创建未完成的future，随后等待注册成功并执行注册操作。
RM在内部的slotManager中查找可用slot，若无，RM会启动一个容器并在此容器中启动TaskExecutor（即TaskManager进程），以承载任务执行。本节将专注于TaskManager进程的创建和启动流程，具体从YarnResourceManager的startTaskExecutorInContainer方法出发。
ResourceManager在Flink集群中负责管理计算资源。它接收来自JobManager的SlotRequest和来自TaskManager的SlotReport，动态地向集群资源管理器申请Container并启动TaskManager，如Hadoop Yarn、Kubernetes等。ResourceManager支持动态资源管理，可以根据Job所需的资源请求动态启动TaskManager节点，避免资源浪费和动态伸缩的问题。
