尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记03【Flink运行时架构】

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1. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记01【Flink概述、Flink快速上手】
2. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记02【Flink部署】
3. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记03【Flink运行时架构】
4. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记04【】
5. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记05【】
6. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记06【】
7. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记07【】
8. 尚硅谷大数据Flink1.17实战教程-笔记08【】

目录

基础篇

第04章-Flink部署

P023【023_Flink运行时架构_系统架构】07:13

P024【024_Flink运行时架构_核心概念_并行度】06:45

P025【025_Flink运行时架构_核心概念_并行度设置&优先级】18:40

P026【026_Flink运行时架构_核心概念_算子链】08:34

P027【027_Flink运行时架构_核心概念_算子链演示】17:11

P028【028_Flink运行时架构_核心概念_任务槽】09:52

P029【029_Flink运行时架构_核心概念_任务槽的共享组】07:59

P030【030_Flink运行时架构_核心概念_slot与并行度的关系&演示】21:27

P031【031_Flink运行时架构_提交流程_Standalone会话模式&四张图】09:49

P032【032_Flink运行时架构_提交流程_Yarn应用模式】05:18

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基础篇

第04章-Flink部署

P023【023_Flink运行时架构_系统架构】07:13

Flink运行时架构——Standalone会话模式为例

P024【024_Flink运行时架构_核心概念_并行度】06:45

• 一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。这样，包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。
• 例如：如上图所示，当前数据流中有source、map、window、sink四个算子，其中sink算子的并行度为1，其他算子的并行度都为2。所以这段流处理程序的并行度就是2。

P025【025_Flink运行时架构_核心概念_并行度设置&优先级】18:40

4.2.1 并行度（Parallelism）

2）并行度的设置

在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。

（1）代码中设置

我们在代码中，可以很简单地在算子后跟着调用setParallelism()方法，来设置当前算子的并行度：

stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);

这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效。

另外，我们也可以直接调用执行环境的setParallelism()方法，全局设定并行度：

env.setParallelism(2);

这样代码中所有算子，默认的并行度就都为2了。我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。

这里要注意的是，由于keyBy不是算子，所以无法对keyBy设置并行度。

（2）提交应用时设置

在使用flink run命令提交应用时，可以增加-p参数来指定当前应用程序执行的并行度，它的作用类似于执行环境的全局设置：

bin/flink run –p 2 –c com.atguigu.wc.SocketStreamWordCount

./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

如果我们直接在Web UI上提交作业，也可以在对应输入框中直接添加并行度。

package com.atguigu.wc;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * TODO DataStream实现Wordcount：读socket（无界流）
 *
 * @author
 * @version 1.0
 */
public class WordCountStreamUnboundedDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO 1.创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // IDEA运行时，也可以看到webui，一般用于本地测试
        // 需要引入一个依赖 flink-runtime-web
        // 在idea运行，不指定并行度，默认就是 电脑的 线程数
        // StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());
        env.setParallelism(3);

        // TODO 2.读取数据： socket
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);

        // TODO 3.处理数据: 切换、转换、分组、聚合
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socketDS
                .flatMap(
                        (String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {
                            String[] words = value.split(" ");
                            for (String word : words) {
                                out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                            }
                        }
                )
                .setParallelism(2)
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                // .returns(new TypeHint<Tuple2<String, Integer>>() {})
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1);

        // TODO 4.输出
        sum.print();

        // TODO 5.执行
        env.execute();
    }
}

/**
 并行度的优先级：
    代码：算子 > 代码：env > 提交时指定 > 配置文件
 */

并行度优先级：代码：算子 > 代码：全局env > 提交时指定命令 > 配置文件。

P026【026_Flink运行时架构_核心概念_算子链】08:34

4.2.2 算子链（Operator Chain）

2）合并算子链

在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如下图所示。每个task会被一个线程执行。这样的技术被称为“算子链”（Operator Chain）。

P027【027_Flink运行时架构_核心概念_算子链演示】17:11

package com.atguigu.wc;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * TODO DataStream实现Wordcount：读socket（无界流）
 *
 * @author
 * @version 1.0
 */
public class OperatorChainDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO 1.创建执行环境
		// StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // IDEA运行时，也可以看到webui，一般用于本地测试
        // 需要引入一个依赖 flink-runtime-web
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

        // 在idea运行，不指定并行度，默认就是 电脑的 线程数
        env.setParallelism(1);

        // 全局禁用 算子链
		//env.disableOperatorChaining();

        // TODO 2.读取数据：socket
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);

        // TODO 3.处理数据: 切换、转换、分组、聚合
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String,Integer>> sum = socketDS
				//.disableChaining()
                .flatMap(
                        (String value, Collector<String> out) -> {
                            String[] words = value.split(" ");
                            for (String word : words) {
                                out.collect(word);
                            }
                        }
                )
                .startNewChain()
				//.disableChaining()
                .returns(Types.STRING)
                .map(word -> Tuple2.of(word, 1))
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1);

        // TODO 4.输出
        sum.print();

        // TODO 5.执行
        env.execute();
    }
}

/**
 1、算子之间的传输关系：
     一对一
     重分区

 2、算子 串在一起的条件：
    1） 一对一
    2） 并行度相同

 3、关于算子链的api：
    1）全局禁用算子链：env.disableOperatorChaining();
    2）某个算子不参与链化：  算子A.disableChaining(),  算子A不会与 前面 和 后面的算子 串在一起
    3）从某个算子开启新链条：  算子A.startNewChain()， 算子A不与 前面串在一起，从A开始正常链化
 */

P028【028_Flink运行时架构_核心概念_任务槽】09:52

4.2.3 任务槽（Task Slots）

P029【029_Flink运行时架构_核心概念_任务槽的共享组】07:59

3）任务对任务槽的共享

默认情况下，Flink是允许子任务共享slot的。如果我们保持sink任务并行度为1不变，而作业提交时设置全局并行度为6，那么前两个任务节点就会各自有6个并行子任务，整个流处理程序则有13个子任务。如上图所示，只要属于同一个作业，那么对于不同任务节点（算子）的并行子任务，就可以放到同一个slot上执行。所以对于第一个任务节点source→map，它的6个并行子任务必须分到不同的slot上，而第二个任务节点keyBy/window/apply的并行子任务却可以和第一个任务节点共享slot。

package com.atguigu.wc;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * TODO DataStream实现Wordcount：读socket（无界流）
 *
 * @author
 * @version 1.0
 */
public class SlotSharingGroupDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // TODO 1.创建执行环境
		// StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // IDEA运行时，也可以看到webui，一般用于本地测试
        // 需要引入一个依赖 flink-runtime-web
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());

        // 在idea运行，不指定并行度，默认就是 电脑的 线程数
        env.setParallelism(1);

        // TODO 2.读取数据：socket
        DataStreamSource<String> socketDS = env.socketTextStream("hadoop102", 7777);

        // TODO 3.处理数据: 切换、转换、分组、聚合
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String,Integer>> sum = socketDS
                .flatMap(
                        (String value, Collector<String> out) -> {
                            String[] words = value.split(" ");
                            for (String word : words) {
                                out.collect(word);
                            }
                        }
                )
                .returns(Types.STRING)
                .map(word -> Tuple2.of(word, 1)).slotSharingGroup("aaa")
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1);


        // TODO 4.输出
        sum.print();

        // TODO 5.执行
        env.execute();
    }
}

/**
 1、slot特点：
    1）均分隔离内存，不隔离cpu
    2）可以共享：
          同一个job中，不同算子的子任务 才可以共享 同一个slot，同时在运行的
          前提是，属于同一个 slot共享组，默认都是“default”

 2、slot数量 与 并行度 的关系
    1）slot是一种静态的概念，表示最大的并发上限
       并行度是一种动态的概念，表示 实际运行 占用了 几个

    2）要求： slot数量 >= job并行度（算子最大并行度），job才能运行
       TODO 注意：如果是yarn模式，动态申请
         --> TODO 申请的TM数量 = job并行度 / 每个TM的slot数，向上取整
       比如session： 一开始 0个TaskManager，0个slot
         --> 提交一个job，并行度10
            --> 10/3，向上取整，申请4个tm，
            --> 使用10个slot，剩余2个slot
 */

P030【030_Flink运行时架构_核心概念_slot与并行度的关系&演示】21:27

4.2.4 任务槽和并行度的关系

任务槽和并行度都跟程序的并行执行有关，但两者是完全不同的概念。简单来说任务槽是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置；而并行度是动态概念，也就是TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。

slot数量 与 并行度 的关系
    1）slot是一种静态的概念，表示最大的并发上限
       并行度是一种动态的概念，表示 实际运行 占用了 几个

    2）要求： slot数量 >= job并行度（算子最大并行度），job才能运行
       TODO 注意：如果是yarn模式，动态申请
         --> TODO 申请的TM数量 = job并行度 / 每个TM的slot数，向上取整
       比如session： 一开始 0个TaskManager，0个slot
         --> 提交一个job，并行度10
            --> 10/3，向上取整，申请4个tm
            --> 使用10个slot，剩余2个slot

P031【031_Flink运行时架构_提交流程_Standalone会话模式&四张图】09:49

4.3 作业提交流程

4.3.1 Standalone会话模式作业提交流程

4.3.2 逻辑流图/作业图/执行图/物理流图

逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。

P032【032_Flink运行时架构_提交流程_Yarn应用模式】05:18

4.3.3 Yarn应用模式作业提交流程