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【Flink】系统架构

在这里插入图片描述

DataStream API 将你的应用构建为一个 job graph,并附加到 StreamExecutionEnvironment 。当调用 env.execute() 时此 graph 就被打包并发送到 JobManager 上,后者对作业并行处理并将其子任务分发给 Task Manager 来执行。每个作业的并行子任务将在 task slot 中执行。

client

Client 不是运行时和程序执行的一部分,而是用于准备数据流并将其发送给 JobManager。

JobManager

JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责:它决定何时调度下一个 task(或一组 task)、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调 checkpoint、并且协调从失败中恢复等等。这个进程由三个不同的组件组成:

  • ResourceManager

    ResourceManager 负责 Flink 集群中的资源提供、回收、分配 - 它管理 task slots,这是 Flink 集群中资源调度的单位(请参考TaskManagers)。Flink 为不同的环境和资源提供者(例如 YARN、Kubernetes 和 standalone 部署)实现了对应的 ResourceManager。在 standalone 设置中,ResourceManager 只能分配可用 TaskManager 的 slots,而不能自行启动新的 TaskManager。

  • Dispatcher

    Dispatcher 提供了一个 REST 接口,用来提交 Flink 应用程序执行,并为每个提交的作业启动一个新的 JobMaster。它还运行 Flink WebUI 用来提供作业执行信息。

  • JobMaster

    JobMaster是JobManager中最核心的组件,负责处理单独的作业(Job)。所以JobMaster和具体的Job是一一对应的,多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster。

TaskManagers

TaskManager(也称为 worker)执行作业流的 task,并且缓存和交换数据流。

Flink 运行时由两种类型的进程组成:一个 JobManager 和一个或者多个 TaskManager。

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