标签:管理器 ResourceManager 真香 插槽 Flink JobManager TaskManager 组件 执行
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),以及分发器(Dispatcher)。因为Flink是Java和Scala实现的,所以所有组件都会运行在Java虚拟机上,每个组件的职责如下:
作业管理器(JobManager)
控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行
JobManager会先接收到要执行的应用程序,这个应用程序会包括:作业图(JobGraph)、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了所有的类、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,这个图被叫做”执行图“(ExecutionGraph),包含了所有可以并发执行的任务。
JobManager会向资源管理器(ResourceManager)请求执行任务必要的资源,也就是任务管理器(TaskManager)上的插槽(slot)。一旦它获取到了足够的资源,就会将执行图分发到真正执行他们的taskmanager上,而在运行过程中,JobManager会负责所有需要中央协调的操作,比如说检查点(checkpoints)的协调。
资源管理器(ResourceManager)
主要负责管理任务管理器(TaskManager)的插槽(slot),TaskManager插槽是flink中定义的处理资源单元。
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已经standalone部署。
当JobManager申请插槽资源时2,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,以提供启动TaskManager进程的容器
分发器(Dispatcher)
可以跨作业运行,它为应用提交了REST接口
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JobManager。
Dispatcher也会启动一个Web UI,用来方便的展示和监控作业执行的信息。
Dispatcher在架构中可能并不是必须的,这取决于应用提交运行的方式
任务调度原理:
并行度概念:
TaskManager和Slots
并行子任务的分配
程序与数据流(DataFlow)
执行图(ExecutionGraph)
数据传输形式
任务链(Operator Chains)
标签:管理器,ResourceManager,真香,插槽,Flink,JobManager,TaskManager,组件,执行 来源: https://blog.51cto.com/mapengfei/2547057
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。