本文为您介绍从原有集群（线下IDC自建集群或ECS自建）迁移Flink作业到DataFlow集群的整体流程，包括准备工作，如何迁移作业，以及常见问题等。
背景信息
EMR集群的基础信息，请参见集群规划。
准备工作
集群规划
创建DataFlow集群时，集群Core实例的CPU和内存总量可以参考原有集群的规模，再根据作业在DataFlow集群的实际运行情况进行微调。在选择具体机型时，您可以根据是否有本地盘需求、是否希望使用规模较大的物理机等条件进行选择。
Master实例规格通常与整体集群规模大小有关，对应集群最大CU规格经验值如下表所示。
Master型号 | 集群最大CU规格 |
4核16 GB | 80 CU |
8核32 GB | 160 CU |
16核64 GB | 800 CU |
24核96 GB | 800 CU以上 |
网络互通
在EMR控制台创建完DataFlow集群之后，在迁移作业之前，您还需要确保提交Flink作业的客户端所在的机器与DataFlow集群之间的网络互通。
针对原集群的不同情况，您可以选择不同的解决方案：
线下IDC自建集群：可以通过阿里云高速通道建立线下IDC和线上E-MapReduce所在VPC网络的连通。
ECS自建：由于VPC实现用户专有网络之间的逻辑隔离，所以建议使用VPC网络。
经典网络与VPC网络互通：目前阿里云存在经典网络和VPC两种网络类型。由于E-MapReduce集群是在VPC网络中，而很多用户的业务系统还存在于经典网络中，为了解决此问题，阿里云推出了ClassicLink方案，您可以参见此方案进行网络互访，详情请参见建立ClassicLink连接。
VPC网络之间的连通：选择新旧集群处在同一个区域的同一个可用区内。
环境配置
由于DataFlow集群采用YARN部署模式，如果提交Flink作业的客户端不位于DataFlow集群内，您还需要在提交Flink作业的客户端的机器上配置好Hadoop相关的配置项，并设置好相关的环境变量。
验证迁移环境
您自建集群的环境可能与DataFlow集群的环境不完全一致，例如JDK版本不同等。为了保证作业的正常迁移，强烈建议您在迁移生产作业之前，先通过多种方式验证迁移方案是否有效，例如：
在迁移生产作业之前，先迁移若干测试作业，观察整个迁移流程是否完备。
分批迁移，在迁移重要作业之前，先迁移优先级比较低的作业。甚至可以在条件允许的情况下，您可以继续运行原来的作业，将迁移过来的作业试运行，如果没有问题，再下掉原来的作业。
迁移和运行作业
类型 | 描述 |
迁移Checkpoint文件 | 将Checkpoint文件拷贝到DataFlow集群的HDFS上或者上传到OSS中，在提交Flink作业的时候，可以通过-s参数指定Checkpoint文件，即可在DataFlow集群中使用该Checkpoint文件恢复作业。 |
迁移Flink作业 | 与原集群中的提交方式类似，您只需要将Flink作业提交到DataFlow集群即可。 |
运行不同版本的Flink作业 | 您原集群中的作业使用的Flink版本可能不同，例如，既有基于Flink 1.9版本的，也有基于Flink 1.12版本的。如果您希望不同版本的Flink作业都可以在DataFlow集群中运行，详细方法如下：
|
对接自建平台
如果您自建了一套大数据平台，则DataFlow集群也可以轻松集成进您现有的平台中：
资源管理与运维
DataFlow集群基于YARN进行资源调度与管理，因此只需要按照集成YARN集群到已有平台的通常操作进行即可。您可以根据需要配置YARN队列的资源等，之后可通过YARN的REST API来访问YARN作业状态，并进行运维。
日志查看
对于运行中的作业，可以通过Flink Web UI进行查看，详细信息请参见基础使用。
对于已经运行结束的作业，可以通过Flink History Server查看状态或者通过YARN提供的命令，例如
yarn logs -applicationId application_xxxx_yyyy来访问作业的日志。说明其中Flink History Server的日志默认存储在HDFS集群的hdfs:///flink/flink-jobs/目录下，YARN日志默认存储在HDFS集群的hdfs:///tmp/logs/$USERNAME/logs/目录下。
指标监控
如果您的自建平台已有监控报警系统，则可以在Flink的作业配置中，配置相关的Metric Reporter即可。另外，DataFlow集群的Flink作业的指标也对接了EMR的监控报警。
报警
除了可以使用您的报警体系之外，也可以使用阿里云提供的云监控（CloudMonitor）来配置报警规则，并对接邮箱、钉钉群等提醒机制。使用云监控配置详情，请参见创建阈值报警规则。
常见问题
Q：JDK版本不一致，如何处理？
A：DataFlow集群中使用的是OpenJDK，如果您在原来集群的作业中使用的是Oracle JDK，并且您的作业中使用了Oracle JDK中特有的功能时，JDK版本的不一致可能导致运行作业时部分类找不到（例如，javafx.util.Pair等）。因此，您的作业中需要避免显式使用Oracle JDK特有的依赖。
Q：是否可以支持多个Flink版本？
A：可以。DataFlow集群支持多种作业提交方式，例如YARN per-job方式、YARN Application方式等。基于Flink on YARN的部署模式，在未设置yarn.provided.lib.dirs参数的情况下，Flink作业在YARN集群中运行时所使用的Flink Runtime为提交作业的客户端所使用的Flink（例如，开源Flink 1.13等）。因此如果您想使用特定的Flink版本运行作业，有两种方式：
直接使用Flink的特定版本进行提交，并且不设置yarn.provided.lib.dirs参数。
通过指定yarn.provided.lib.dirs参数，来使用特定的Flink Runtime。另外，在该场景下，考虑到兼容性，推荐您使用YARN per-job模式进行提交。