Flink Standalone 方案中解决挂机问题
Standalone中 可以配置 HighAvailability（HA）部署和配置
首先了解
Flink 实际运行时包括两类进程：
JobManager（又称为 JobMaster）：协调 Task 的分布式执行，包括调度 Task、协调创 Checkpoint 以及当 Job failover 时协调各个 Task 从 Checkpoint 恢复等。
TaskManager（又称为 Worker）：执行 Dataflow 中的 Tasks，包括内存 Buffer 的分配、Data Stream 的传递等。
这是很多公司开发在部署使用中，没有理解透内部导致，一旦挂机，特别是standlone下，出现无法同步，配置全量同步，数据不一致性产生，启动节点不正确倒是需要用备份方式切换清洗。
解决方案
JobManager 是整个系统中最可能导致系统不可用的角色。如果一个 TaskManager 挂了，在资源足够的情况下，只需要把相关 Task 调度到其他空闲 TaskSlot 上，然后 Job 从 Checkpoint 中恢复即可。而如果当前集群中只配置了一个 JobManager，则一旦 JobManager 挂了，就必须等待这个 JobManager 重新恢复，如果恢复时间过长，就可能导致整个 Job 失败。
因此如果在生产业务使用 Standalone 模式，则需要部署配置 HighAvailability，这样同时可以有多个 JobManager 待命，从而使得 JobManager 能够持续服务。
注意：Flink standalone HA 模式，需要确保基于 Flink Release-1.6.1 及以上版本，因为这里社区有个 bug 会导致这个模式下主 JobManager 不能正常工作。
解决方案2：