

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Jalankan Layanan Terkelola untuk aplikasi Apache Flink
<a name="how-running-apps"></a>

Topik ini berisi informasi tentang menjalankan Managed Service untuk Apache Flink.

Saat Anda menjalankan aplikasi Managed Service for Apache Flink, layanan akan membuat pekerjaan Apache Flink. Pekerjaan Apache Flink adalah siklus hidup eksekusi Layanan Terkelola untuk aplikasi Apache Flink Anda. Eksekusi tugas, dan sumber daya yang digunakannya, dikelola oleh Manajer Tugas. Manajer Tugas memisahkan eksekusi aplikasi ke dalam tugas-tugas. Setiap tugas dikelola oleh Manajer Tugas. Ketika Anda memantau performa aplikasi, Anda dapat memeriksa performa masing-masing Manajer Tugas, atau Manajer Tugas secara keseluruhan. 

Untuk informasi tentang pekerjaan Apache Flink, lihat [Pekerjaan dan Penjadwalan](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.19/docs/internals/job_scheduling/) di Dokumentasi Apache Flink.

## Identifikasi lamaran dan status pekerjaan
<a name="how-running-job-status"></a>

Aplikasi Anda dan tugas aplikasi memiliki status eksekusi saat ini:
+ **Status aplikasi:** Aplikasi Anda memiliki status saat ini yang menggambarkan fase eksekusi. Status aplikasi mencakup hal-hal berikut:
  + **Status aplikasi stabil:** Aplikasi Anda biasanya tetap berada dalam status ini hingga Anda membuat perubahan status:
    + **READY** (SIAP): Aplikasi baru atau yang dihentikan berada dalam status READY (SIAP) hingga Anda menjalankannya.
    + **RUNNING** (BERJALAN): Aplikasi yang telah berhasil dimulai berada dalam status RUNNING (BERJALAN).
  + **Status aplikasi sementara:** Aplikasi dalam status ini biasanya dalam proses transisi ke status lain. Jika aplikasi tetap dalam status sementara untuk jangka waktu yang lama, Anda dapat menghentikan aplikasi menggunakan [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)tindakan dengan `Force` parameter yang disetel ke. `true` Status ini mencakup hal berikut:
    + `STARTING:`Terjadi setelah [StartApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StartApplication.html)tindakan. Aplikasi ini bertransisi dari status `READY` ke `RUNNING`.
    + `STOPPING:`Terjadi setelah [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)tindakan. Aplikasi ini bertransisi dari status `RUNNING` ke `READY`.
    + `DELETING:`Terjadi setelah [DeleteApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_DeleteApplication.html)tindakan. Aplikasi sedang dalam proses penghapusan.
    + `UPDATING:`Terjadi setelah [UpdateApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_UpdateApplication.html)tindakan. Aplikasi memperbarui, dan akan bertransisi kembali ke status `RUNNING` atau `READY`.
    + `AUTOSCALING:`Aplikasi ini memiliki `AutoScalingEnabled` properti [ ParallelismConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_ParallelismConfiguration.html)set ke`true`, dan layanan meningkatkan paralelisme aplikasi. Ketika aplikasi dalam status ini, satu-satunya tindakan API valid yang dapat Anda gunakan adalah [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)tindakan dengan `Force` parameter yang disetel ke`true`. Untuk informasi tentang penskalaan otomatis, lihat [Gunakan penskalaan otomatis di Managed Service untuk Apache Flink](how-scaling-auto.md).
    + `FORCE_STOPPING:`Terjadi setelah [StopApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_StopApplication.html)tindakan dipanggil dengan `Force` parameter diatur ke`true`. Aplikasi sedang dalam proses penghentian paksa. Aplikasi bertransisi dari status `STARTING`, `UPDATING`, `STOPPING`, atau `AUTOSCALING` ke status `READY`.
    + `ROLLING_BACK:`Terjadi setelah [RollbackApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_RollbackApplication.html)tindakan dipanggil. Aplikasi sedang dalam proses dikembalikan ke versi sebelumnya. Aplikasi bertransisi dari status `UPDATING` atau `AUTOSCALING` ke status `RUNNING`.
    + `MAINTENANCE:`Terjadi saat Managed Service for Apache Flink menerapkan patch ke aplikasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengelola tugas pemeliharaan untuk Managed Service untuk Apache Flink](maintenance.md).

  Anda dapat memeriksa status aplikasi Anda menggunakan konsol, atau dengan menggunakan [DescribeApplication](https://docs.aws.amazon.com/managed-flink/latest/apiv2/API_DescribeApplication.html)tindakan.
+ **Job status** (Status tugas): Saat aplikasi Anda berada dalam status `RUNNING`, tugas Anda memiliki status yang menggambarkan fase eksekusi saat ini. Tugas dimulai dalam status `CREATED`, lalu meneruskan ke status `RUNNING` ketika sudah dimulai. Jika kondisi kesalahan terjadi, aplikasi Anda memasuki status berikut: 
  + Untuk aplikasi yang menggunakan Apache Flink 1.11 dan yang lebih baru, aplikasi Anda memasuki status `RESTARTING`.
  + Untuk aplikasi yang menggunakan Apache Flink 1.8 dan sebelumnya, aplikasi Anda memasuki status `FAILING`.

  Aplikasi selanjutnya meneruskan ke status `RESTARTING` atau `FAILED`, bergantung pada apakah tugas dapat dimulai ulang. 

  Anda dapat memeriksa status pekerjaan dengan memeriksa CloudWatch log aplikasi Anda untuk perubahan status.

## Jalankan beban kerja batch
<a name="batch-workloads"></a>

Layanan Terkelola untuk Apache Flink mendukung menjalankan beban kerja batch Apache Flink. **Dalam pekerjaan batch, ketika pekerjaan Apache Flink mencapai status **SELESAI**, Layanan Terkelola untuk status aplikasi Apache Flink diatur ke READY.** Untuk informasi selengkapnya tentang status pekerjaan Flink, lihat [Pekerjaan dan](https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/internals/job_scheduling/) Penjadwalan.