前期入門講解了需多常用算子、方法、和連接器的使用與代碼示例，本文講解如何安裝Apache Flink Dashboard平臺與界面基本操作。
Apache Flink Dashboard 是Flink的客戶端管理控制平臺，也是JOB運行時任務跟蹤與管理的顯示平臺。撐握基本的應用是學習Flink必備的，通過管理控制檯界面的操作，我們能夠知曉：
- Task JOB的運行健康狀態；
- 上傳打包的客戶端應用程序；
- 運行Task JOB如何分配可用資源；
- 啓停Task JOB任務、查看Task JOB執行能力；
- 查看Task JOB監控維度指標；
安裝Flink服務
參見另一文章： linux 安裝 flink 1.11.1
Dashboard基本操作
參考上述“安裝Flink服務”後，訪問：http://localhost:8081
主頁
默認進入的是客戶端主頁，在主頁中顯示Available Task Slots（翻譯過來叫可用的任務槽），是Flink根據flink-1.11.1/conf/flink-conf.yaml配置文件中的taskmanager.numberOfTaskSlots值顯示，按照網上有一個 Flink Task Slots 計算公式：
Flink Available Task Slots = Total Task Slots - 每個任務中的最大並行數（Parallelism）
但我個人的理解，即當前TaskJOB中所有算子並行度合計的最大可用數，即爲
Flink Available Task Slots 的剩餘數;
這個我沒有認真去求證，但有一篇博文件可以作爲參考來理解 slot
https://blog.csdn.net/kzw11/article/details/104016868
所以實際生產使用，需要評估job客戶端運用量，以免無法最大化發揮與利用平臺有效資源；
- 左上爲集羣數量；
- 右上爲正在運行任務數量；
- 中間爲運行任務作業列表；
- 下方爲已完成的任務作業列表；
完成的工作
Completed Jobs 列表中顯示Job名稱，起動進間，用時時長，結束時間，任務個數（起始個數，已完成個數，失敗任務，未運行任務），Status:顯示完成狀態（falied：失敗，finished:已完成）
任務總覽
從運行列表中點擊JOB名稱，進入JOB作業的詳細監控界面
- 上方顯示任務名，此次執行任務的標識ID，開始時間，結束時間，執行時長；
- 中間爲執行流程，請示數據流的輸入，算子運行模型，數據流的輸出；
- 下方列表分別爲：數據源，計算方式，已計算的字節大小，並行度，起動時間，用時進長結束時間等，任務個數等；
Job作業管理
用於顯示當前作業的服務信息與運行時的服務日誌、客戶端打印日誌等；
- Configuration：顯示當前jobManager的所在主機的基本信息（jobManager在master服務上運行），如：服務地址，端口，內存池大小，CPU總進程數，數據緩存臨時目錄，ssh端口等；
- Logs：爲jobManager運行時的服務日誌
- Stdout：爲運行客戶端時向控制檯輸出的日誌信息
- Log List：flink平臺所有日誌清單，有多種類型的輸出日誌文件，點擊對應的日誌文件名，可實時查看當前Job作業的打印日誌，一般在此列表中排查job作業的運行故障日誌；
提交新工作
1.Add New：新建客戶端，點擊按鈕彈出窗口，添加與選擇本地目錄下的客戶端jar包，將客戶端上傳Job列表；
2.點擊列表中JobName，則顯示參數與配置項，輸入相關配置，點擊Submit提交與運行Job任務；
3.任務提交後，則可以“任務總覽”界面查看Task JOB運行過程與運行狀態；
說明：
- 事件執行類 Entry Class: com.flink.demo.FlinkWordCount
- 執行參數 Program Arguments:/opt/flink-1.11.1/temp/2.txt
- 並行度數量Parallelism:1（可改）
Apache Flink Dashboard界面總體功能不多，但簡捷實用，對於後續監控、跟蹤、管理Task JOB有不可缺的作用，儘可能多熟悉操作界面的功能與指標。