Flink 集群架构（JobManager、ResourceManager、 TaskManager、Dispatcher）

Flink 集群架构（JobManager、ResourceManager、 TaskManager、Dispatcher） Flink集群架构

概念

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• Flink采用Master-Slave架构，其中JobManager作为集群Master节点，主要负责任务协调和资源分配，TaskWorker作为Salve节点，用于执行流task

架构模型

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Flink运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作

• 作业管理器（JobManager）
• 资源管理器（ResourceManager）
• 任务管理器（TaskManager）
• 分发器（Dispatcher）

• Flink是用Java和Scala实现的，所以所有组件都会运行在Java虚拟机（JVMs）上
• 当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。
• 由 Client 提交任务给JobManager，JobManager 再调度任务到各个TaskManager 去执行，
• 然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给JobManager。
• TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。
• 上述均为独立的 JVM 进程。

Flink 集群架构图片来源

角色分配

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图解

JobManager 作业管理器

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• 注意

  • 1、JobManager是控制一个应用程序执行的主进程，相当于集群的Master节点，且整个集群有且只有一个活跃的 JobManager
  • 2、JobManager 负责整个 Flink 集群任务的调度以及资源的管理。
  • 3、默认情况下，每个 Flink 集群只有一个 JobManager 实例。可能会产生单点故障（SPOF），可配置高可用。

• 说明

  • 1、JobManager 作业管理器会先接收到要执行的应用程序

    • 包括：作业图（JobGraph）、逻辑数据流图（logicaldataflow graph）和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包。

  • 2、JobManager 作业管理器会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图

    • 这个图被叫做“执行图” （ExecutionGraph），包含了所有可以并发执行的任务。

  • 3、JobManager 作业管理器会向资源管理器（ResourceManager）请求执行任务必要的资源

    • 1、也就是任务管理器（TaskManager）上的插槽（slot）
    • 2、一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。

  • 4、在运行过程中，作业管理器会负责所有需要中央协调的 *** 作，比如说检查（checkpoints）的协调

• 描述

• JobManager 负责整个 Flink 集群任务的调度以及资源的管理。
• JobManager 从客户端中获取提交的应用，然后根据集群中 TaskManager 上 TaskSlot 的使用情况，为提交的应用分配相应的 TaskSlot 资源，并命令 TaskManager 启动从客户端中获取的应用。
• 当任务完成后，Flink 会将任务执行的信息反馈给客户端，并且释放掉 TaskManager 中的资源以供下一次提交任务使用

ResourceManager 资源管理器

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• 注意

  • 1、ResourceManager主要负责任务管理器（TaskManager）的插槽（slot），TaskManager插槽时Flink中定义的处理资源单元
  • 2、Flink为不同的环境和资源管理工具提供了不同资源管理器比如YARN、Mesos、K8s，以及standalone部署

• 作用

  • 1、当JobManager作业管理器申请插槽资源时，ResourceManager会将有空闲插槽的TaskManager分配给作业管理器。
  • 2、如果ResourceManager没有足够的插槽来满足作业管理器的请求，它还可以向资源提供平台发起会话，以提供启动TaskManager进程的容器
  • 3、ResourceManager还负责终止空闲的TaskManager，释放计算资源

• 描述

• 1、管理资源
• 2、为不同环境提供各种的资源管理器
• 3、分配空闲插槽
• 4、为满足需求，可向平台申请资源
• 5、终止空闲TaskManager，释放资源

TaskManager 任务管理器

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• 注意

  • TaskManager是Flink中的工作进程，相当于整个集群的 Slave 节点，Flink 集群可存在多个TaskManager 运行。
  • TaskManager 负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请和管理。

• 描述

• 1、通常在Flink中会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager都包含了一定数量的插槽（slots）。
  • 插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量。
• 2、启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的插槽
• 3、收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个插槽提供给作业管理器调用。作业管理器就可以向插槽分配任务
• 4、在执行过程中，一个TaskManager可以跟其它运行同一应用程序的TaskManager交换数据，同时 TaskManager 之间的数据交互都是通过数据流的方式进行的。

Dispatcher 分发器

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• 说明

  • 1、Dispatcher分发器可以跨作业运行，它为应用提交提供了REST接口。
  • 2、当一个应用被提交执行时，分发器就会启动并将应用移交给一个作业管理器。
  • 3、由于是REST接口，所以Dispatcher可以作为集群的一个HTTP接入点，这样就能够不受防火墙阻挡。
  • 4、Dispatcher也会启动一个Web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息。
  • 5、Dispatcher在架构中可能并不是必需的，这取决于应用提交运行的方式。

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到底了