Flink流处理,你不得不知的运行组件

Flink运行时组件

看到下面这张图了吗?什么看到了,那这篇博客你已经读完了!
在这里插入图片描述
什么不够详细?那就在详细的跟你掰扯掰扯!

一、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

二、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。

三、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

四、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。

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