大数据flink系列第二话(flink架构)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大数据flink系列第二话(flink架构)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

    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是用JavaScala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、库和其它资源的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运行它们的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),TaskManger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,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,以提供启动TaskManager进程的容器。另外,ResourceManager还负责终止空闲的TaskManager,释放计算资源。




任务管理器(TaskManager)


        

    Flink中的工作进程。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。启动之后,TaskManager会向资源管理器注册它的插槽;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JobManager调用。JobManager就可以向插槽分配任务(tasks)来执行了。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




作业管理器(JobManager)



    可以跨作业运行,它为应用提交提供了REST接口。当一个应用被提交执行时,分发器就会启动并将应用移交给一个JobManager。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。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。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。


整个任务提交流程为:





Yarn提交流程



    

Flink任务提交后,ClientHDFS上传FlinkJar包和配置,之后向Yarn ResourceManager提交任务,ResourceManager分配Container资源并通知对应的NodeManager启动ApplicationMasterApplicationMaster启动后加载FlinkJar包和配置构建环境,然后启动JobManager,之后ApplicationMasterResourceManager申请资源启动TaskManagerResourceManager分配Container资源后,由ApplicationMaster通知资源所在节点的NodeManager启动TaskManagerNodeManager加载FlinkJar包和配置构建环境并启动TaskManagerTaskManager启动后向JobManager发送心跳包,并等待JobManager向其分配任务。



以上是关于大数据flink系列第二话(flink架构)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

大数据Flink学习系列文章(快学)---02 Flink基本概念及架构

[3] Flink大数据流式处理利剑: Flink的部署架构

大数据Flink进阶:Apache Flink架构介绍

大数据Flink进阶:数据架构的演变

[4] Flink大数据流式处理利剑: Flink集群安装和运行

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