前期入门讲解了需多常用算子、方法、和连接器的使用与代码示例，本文讲解如何安装 Apache Flink Dashboard 平台与界面基本操作。
Apache Flink Dashboard 是 Flink 的客户端管理控制平台，也是 JOB 运行时任务跟踪与管理的显示平台。撑握基本的应用是学习 Flink 必备的，通过管理控制台界面的操作，我们能够知晓：
Task JOB 的运行健康状态；
上传打包的客户端应用程序；
运行 Task JOB 如何分配可用资源；
启停 Task JOB 任务、查看 Task JOB 执行能力；
查看 Task JOB 监控维度指标；
安装 Flink 服务
参见另一文章： linux 安装 flink 1.11.1
Dashboard 基本操作
参考上述 “安装 Flink 服务” 后，访问：http://localhost:8081
主页
默认进入的是客户端主页，在主页中显示 Available Task Slots（翻译过来叫可用的任务槽），是 Flink 根据 flink-1.11.1/conf/flink-conf.yaml 配置文件中的 taskmanager.numberOfTaskSlots 值显示，按照网上有一个 Flink Task Slots 计算公式：
Flink Available Task Slots = Total Task Slots - 每个任务中的最大并行数（Parallelism）
但我个人的理解，即当前 TaskJOB 中所有算子并行度合计的最大可用数，即为 Flink Available Task Slots 的剩余数；
这个我没有认真去求证，但有一篇博文件可以作为参考来理解 slot https://blog.csdn.net/kzw11/article/details/104016868
所以实际生产使用，需要评估 job 客户端运用量，以免无法最大化发挥与利用平台有效资源；
左上为集群数量；
右上为正在运行任务数量；
中间为运行任务作业列表；
下方为已完成的任务作业列表；
完成的工作
Completed Jobs 列表中显示 Job 名称，起动进间，用时时长，结束时间，任务个数（起始个数，已完成个数，失败任务，未运行任务），Status: 显示完成状态（falied：失败，finished: 已完成）
任务总览
从运行列表中点击 JOB 名称，进入 JOB 作业的详细监控界面
上方显示任务名，此次执行任务的标识 ID，开始时间，结束时间，执行时长；
中间为执行流程，请示数据流的输入，算子运行模型，数据流的输出；
下方列表分别为：数据源，计算方式，已计算的字节大小，并行度，起动时间，用时进长结束时间等，任务个数等；
Job 作业管理
用于显示当前作业的服务信息与运行时的服务日志、客户端打印日志等；
Configuration：显示当前 jobManager 的所在主机的基本信息（jobManager 在 master 服务上运行），如：服务地址，端口，内存池大小，CPU 总进程数，数据缓存临时目录，ssh 端口等；
Logs：为 jobManager 运行时的服务日志
Stdout：为运行客户端时向控制台输出的日志信息
Log List：flink 平台所有日志清单，有多种类型的输出日志文件，点击对应的日志文件名，可实时查看当前 Job 作业的打印日志，一般在此列表中排查 job 作业的运行故障日志；
提交新工作
1.Add New：新建客户端，点击按钮弹出窗口，添加与选择本地目录下的客户端 jar 包，将客户端上传 Job 列表；
2. 点击列表中 JobName，则显示参数与配置项，输入相关配置，点击 Submit 提交与运行 Job 任务；
3. 任务提交后，则可以 “任务总览” 界面查看 Task JOB 运行过程与运行状态；
说明：
事件执行类 Entry Class: com.flink.demo.FlinkWordCount
执行参数 Program Arguments:/opt/flink-1.11.1/temp/2.txt
并行度数量 Parallelism:1（可改）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-447560.html
Apache Flink Dashboard 界面总体功能不多，但简捷实用，对于后续监控、跟踪、管理 Task JOB 有不可缺的作用，尽可能多熟悉操作界面的功能与指标。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-447560.html
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