Flink在Spring Boot中的任务调度策略主要依赖于Flink自身的调度机制，而Spring Boot主要负责提供应用上下文和管理。Flink支持多种任务调度策略，其中“Lazy from Sources”是一种适用于资源受限或数据流稳定性场景的策略。以下是关于Flink在Spring Boot中的任务调度策略的相关信息：
Flink任务调度策略
- Lazy from Sources：这是一种延迟启动下游任务的策略，只有当至少有一个数据源产生数据并且数据准备就绪时，才会触发下游任务的启动。这种策略减少了未准备好的任务占用资源的情况，提高了资源的使用效率。
- Eager调度：与Lazy策略相对，Eager策略会立即启动所有任务，无论数据是否已经到达。
Flink任务执行流程
- Job提交：将Job提交给ResourceManager。
- TaskSlot分配：ResourceManager根据Job的资源需求，为每个TaskManager节点分配一定数量的Task Slot。
- 程序初始化：每个TaskManager节点会将程序实例化，包括将Job快照存储到CheckPoint。
- 程序执行：TaskManager为每个Task分配CPU资源和内存空间，并启动Task执行流程。
- CheckPoint：Flink中的CheckPoint机制可以保证程序的容错性。
- Job结束：当Job的所有Task执行完毕后，程序会将Job的状态和结果写入Checkpoint，并通知ResourceManager已经完成。
Flink与Spring Boot集成
- 添加依赖：在Spring Boot项目的pom.xml文件中添加Apache Flink的依赖项。
- 启动Flink作业：可以使用Java的ProcessBuilder类来启动一个新的进程运行flink run命令来提交Flink作业。
通过上述策略和流程，Flink在Spring Boot中可以实现高效、灵活的任务调度，满足大规模数据处理的需求。