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JobEnvConfig

本文档描述了env的配置信息，公共参数可以在所有引擎中使用。为了更好的区分引擎参数，其他引擎的附加参数需要携带前缀。 在flink引擎中，我们使用flink.作为前缀。在spark引擎中，我们不使用任何前缀来修改参数，因为官方的spark参数本身就是以spark.开头。

公共参数​

以下配置参数对所有引擎通用：

job.name​

该参数配置任务名称。

jars​

第三方包可以通过jars加载，例如：jars="file://local/jar1.jar;file://local/jar2.jar"

job.mode​

通过job.mode你可以配置任务是在批处理模式还是流处理模式。例如：job.mode = "BATCH" 或者 job.mode = "STREAMING"

checkpoint.interval​

获取定时调度检查点的时间间隔(毫秒)。

在STREAMING模式下，检查点是必须的，如果不设置，将从应用程序配置文件seatunnel.yaml中获取。 在BATCH模式下，您可以通过不设置此参数来禁用检查点。在Zeta STREAMING模式下，默认值为30000毫秒。

checkpoint.timeout​

检查点的超时时间(毫秒)。如果检查点在超时之前没有完成，作业将失败。在Zeta中，默认值为30000毫秒。

parallelism​

该参数配置source和sink的并行度。

shade.identifier​

指定加密方式，如果您没有加密或解密配置文件的需求，此选项可以忽略。

更多详细信息，您可以参考文档 Config Encryption Decryption

Zeta 引擎参数​

job.retry.times​

用于控制作业失败时的默认重试次数。默认值为3，并且仅适用于Zeta引擎。

该计数器会在整个 pipeline 生命周期内持续累加，中途一次成功恢复并不会将其重置。例如设置 job.retry.times = 5 时：如果 pipeline 失败后经过重试，在第 3 次尝试时恢复成功，之后又再次失败，此时只剩下 2 次重试机会（第 4、5 次尝试），用完后作业会被标记为永久失败，重试额度不会恢复到 5 次。唯一的例外是 Zeta 集群发生 active master 切换时，pipeline 执行计划（以及其重试计数器）会被重新构建。

job.retry.interval.seconds​

用于控制作业失败时的默认重试间隔。默认值为3秒，并且仅适用于Zeta引擎。

savemode.execute.location​

此参数用于指定在Zeta引擎中执行作业时SaveMode执行的时机。 默认值为CLUSTER，这意味着SaveMode在作业提交到集群上之后在集群上执行。 当值为CLIENT时，SaveMode操作在作业提交的过程中执行，使用shell脚本提交作业时，该过程在提交作业的shell进程中执行。使用rest api提交作业时，该过程在http请求的处理线程中执行。 请尽量使用CLUSTER模式，因为当CLUSTER模式没有问题时，我们将删除CLIENT模式。

sink.flush.interval​

定时向数据流中注入 FlushSignal 的间隔（毫秒），驱动 Sink 刷写缓冲数据。设置为 0 或不配置（默认）时不生效。仅适用于 Zeta 引擎。

建议不低于 100ms。过于频繁会产生大量无效空刷信号占用数据流队列容量，挤压正常数据记录的传输空间，并在缓冲区尚无数据时触发无意义的写出，增加 Sink I/O 开销。

这里列出了一些与 Flink 中名称相对应的 SeaTunnel 参数名称，并非全部，更多内容请参考官方 Flink Documentation for more.

Flink 配置名称SeaTunnel 配置名称
pipeline.max-parallelismflink.pipeline.max-parallelism
execution.checkpointing.modeflink.execution.checkpointing.mode
execution.checkpointing.timeoutflink.execution.checkpointing.timeout
......

Spark 引擎参数​

由于Spark配置项并无调整，这里就不列出来了，请参考官方 Spark Documentation.