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# Ejecución de una aplicación de Managed Service para Apache Flink
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En este tema, se incluye información acerca de cómo ejecutar una aplicación de Managed Service para Apache Flink.

Al ejecutar la aplicación de Managed Service para Apache Flink, el servicio crea un trabajo de Apache Flink. Un trabajo de Apache Flink es el ciclo de vida de ejecución de la aplicación de Managed Service para Apache Flink. El administrador de trabajos administra la ejecución del trabajo y los recursos que utiliza. El administrador de trabajos divide la ejecución de la aplicación en tareas. Cada tarea es gestionada por un administrador de tareas. Al supervisar el rendimiento de la aplicación, se puede examinar el rendimiento de cada administrador de tareas o del administrador de trabajos en su conjunto. 

Para obtener más información sobre trabajos en Apache Flink, consulte [Job and Scheduling](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/internals/job_scheduling/) en la documentación de Apache Flink.

## Identificación del estado del trabajo y de la aplicación
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Tanto su solicitud como el trabajo de la solicitud tienen un estado de ejecución actual:
+ **Estado de la solicitud:** su solicitud tiene un estado actual que describe su fase de ejecución. El estado de la aplicación puede ser cualquiera de los siguientes:
  + **Estado de solicitud estable:** la solicitud normalmente permanece en este estado hasta que se realiza un cambio de estado:
    + **LISTA:** una aplicación nueva o detenida se encuentra LISTA hasta que se la ejecuta.
    + **EN EJECUCIÓN:** una aplicación que se ha iniciado correctamente se encuentra EN EJECUCIÓN.
  + **Estado de aplicación transitorio:** una aplicación en este estado suele estar en proceso de transición a otro estado. Si una aplicación permanece en estado transitorio durante un período de tiempo, puede detener la aplicación mediante la [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)acción con el `Force` parámetro establecido en. `true` Este estado incluye los siguientes:
    + `STARTING:`Se produce después de la [StartApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StartApplication.html)acción. La aplicación está pasando del estado `READY` al `RUNNING`.
    + `STOPPING:`Se produce después de la [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)acción. La aplicación está pasando del estado `RUNNING` al `READY`.
    + `DELETING:`Se produce después de la [DeleteApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_DeleteApplication.html)acción. La aplicación está en proceso de ser eliminada.
    + `UPDATING:`Se produce después de la [UpdateApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_UpdateApplication.html)acción. La aplicación se está actualizando y volverá al estado `RUNNING` o `READY`.
    + `AUTOSCALING:`La aplicación tiene la `AutoScalingEnabled` propiedad de la aplicación [ ParallelismConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_ParallelismConfiguration.html)establecida en y el servicio aumenta el paralelismo de la aplicación. `true` Cuando la aplicación se encuentra en este estado, la única acción de API válida que puedes usar es la [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)acción con el `Force` parámetro establecido en. `true` Para obtener información sobre el escalado automático, consulte [Uso del escalado automático en Managed Service para Apache Flink](how-scaling-auto.md).
    + `FORCE_STOPPING:`Se produce después de llamar a la [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)acción con el `Force` parámetro establecido en`true`. La aplicación está en proceso de ser detenida forzosamente. La aplicación está pasando del estado `STARTING`, `UPDATING`, `STOPPING` o `AUTOSCALING` al `READY`.
    + `ROLLING_BACK:`Se produce después de llamar a la [RollbackApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_RollbackApplication.html)acción. La aplicación está en proceso de revertirse a una versión anterior. La aplicación está pasando del estado `UPDATING` o `AUTOSCALING` al `RUNNING`.
    + `MAINTENANCE:` se produce mientras Managed Service para Apache Flink aplica parches a la aplicación. Para obtener más información, consulte [Administración de las tareas de mantenimiento de Managed Service para Apache Flink](maintenance.md).

  Puede comprobar el estado de la aplicación mediante la consola o mediante la [DescribeApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_DescribeApplication.html)acción.
+ **Estado del trabajo:** cuando la solicitud está en el estado `RUNNING`, el trabajo tiene un estado que describe su fase de ejecución actual. El trabajo comienza en el estado `CREATED`y, a continuación, pasa al estado `RUNNING` cuando se inicia. Si se producen condiciones de error, la aplicación pasa al siguiente estado: 
  + En el caso de las aplicaciones que utilizan Apache Flink 1.11 y versiones posteriores, la aplicación ingresa al estado `RESTARTING`.
  + En el caso de las aplicaciones que utilizan Apache Flink 1.8 y versiones anteriores, la aplicación ingresa al estado `FAILING`.

  A continuación, la aplicación pasa al estado `RESTARTING` o `FAILED`, en función de si se puede reiniciar el trabajo. 

  Puedes comprobar el estado del trabajo examinando el CloudWatch registro de tu solicitud para ver si hay cambios de estado.

## Ejecución de cargas de trabajo en lotes
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Managed Service para Apache Flink admite la ejecución de cargas de trabajo por lotes de Apache Flink. En un trabajo por lotes, cuando un trabajo de Apache Flink pasa al estado **FINALIZADO**, el estado de la aplicación de Managed Service para Apache Flink se establece en **LISTO**. Para obtener más información sobre el estado de los trabajos de Flink, consulte [Job Scheduling](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/internals/job_scheduling/).