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FLINK(1)

作者:互联网

网上有很多关于 storm,spark streaming ,flink对比介绍,之前接触过storm相关开发的一些概念,组件。

 

 网上对三个组件介绍基本也是从 word count开始,看了一些flink组件功能介绍,一些组件的类名也有与storm类似。

(网上教程:https://www.bilibili.com/video/BV1qy4y1q728?p=15)

1、Flink组件

Flink主要包括四个不同的组件,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)
分发器(Dispatcher)

1.1 作业管理器(JobManager)
控制一个应用程序执行的主进程,每个应用程序都会被一个不同的jobManager所控制执行。

JobManager会先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

1.2 资源管理器(ResourceManager)
主要负责管理任务管理器(TaskManager)的插槽(slot)

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。

ResourceManager还负责终止空闲的TaskManager,释放计算资源

1.3 任务管理器(TaskManager)
TaskManger插槽是Flink中定义的处理资源单元

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

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。

1.4 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。

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。

标签:Flink,管理器,插槽,FLINK,JobManager,TaskManager,资源管理
来源: https://www.cnblogs.com/jessica888/p/15452172.html