Flink基础原理知识

Flink基础原理知识

Flink运行架构

• • Flink组成部分
  • 任务提交流程
  • 任务调度原理

Flink组成部分

JobManager：作业管理器
TaskManager：任务管理器
ResourceManager：资源管理器
Dispocher：分发器

作业管理器(JobManager)：

• 控制一个应用程序执行的主进程，每一个应用程序都会被不同的JobManager所控制执行
• 先接受到要执行的应用程序，这个应用程序有作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logical dataflow gragh）和打包了所有类、库和其他资源的JAR包。
• JobManager会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被称为执行图（ExecutionGraph），包含了所有可以并发执行的任务。
• JobManager会向ResourceManager请求执行任务必要的资源，这个资源就是TaskManager里的slot，一旦获得足够多的资源，就会将执行图发送到真正执行他们的TaskManager上。而在运行中JobManager会负责所有需要的中央协调的 *** 作，比如说检查点（checkpoints）的协调。

任务管理器(TaskManager)：

• 会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager包含一定数量的插槽（slot）。插槽的数量限制了能够执行的任务量
• 启动TaskManager之后，TaskManager会向ResourceManager注册插槽数，收到ResourceManager指令后，就会将一个或多个插槽提供给JobManager调用，JobManager可向插槽分配任务来执行
• 在执行中，一个TaskManager可以和其他运行同一个应用程序的TaskManager交换数据

资源管理器(ResourceManager):

• 主要负责管理TaskManager的插槽，TaskManager插槽是Flink中定义的处理资源单位。
• Flink为不同的环境和资源管理工具提供不同的资源管理器，比如YARN、Mesos、K8s，以及standalone部署。
• 当JobManager申请插槽资源时，ResourceManager会将有空闲插槽的TaskManager分配给JobManager。如果ResourceManager没有足够的插槽来满足JobManager的请求，它还可以向资源提供平台发起会话，已提供启动TaskManager进程的容器。

分发器(Dispatcher):

• 可以跨作业运行，它为应用提交提供了REST接口。
• 当一个应用被提交时，分发器就会启动并将应用移交给一个JobManager。
• Dispatcher也会启动一个Web UI，用来展示和监控作业执行信息。
• Dispatcher在框架中可能并不是必需的，这取决于应用提交运行的方式。

任务提交流程

任务调度原理

Java写成的程序会以数据流图的形式，发送给JobManager，JobManager会将数据流图转换成执行图用于调动TaskManager中的slot。同时，JobManager也会负责停止、删除任务以及checkpoint的保存。

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