Flink-运行架构

flink运行架构涉及到四大组件:
作业管理器(JobManager)

主要作用:是应用程序执行的主进程,换句话说,每一个flink进程都有一个对应的JobManager 所控制;JobManager会接收 应用程序所需要的可执行资源(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)。当接收到应用程序以及所属的资源后,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);然后会将执行图(JobGraph被转化为可执行图)分发到真正运行它们的TaskManager 上。

其次,还涉及检查点(checkpoint)的协调。
资源管理器(ResourceManager):里面包含真正的插槽
主要作用
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。当 JobManager 申请资源的时候, ResourceManager会将有空闲插槽的 TaskManager 分配给 JobManager;资源不足还会向资源平台发起请求来满足启动taskManager;
其次,还负责终止 空闲的taskManager,释放资源。
任务管理器(TaskManager)
主要作用
Flink 中的工作进程。在实际的flink 应用程序中,会有多个taskManager,每个taskManager 会包含一个或多个 slot(插槽);插槽的数量限制了TaskManager可以执行的任务数量。一旦启动taskManager, 这些taskManager 会向 资源管理器( ResourceManager )注册插槽(slot),然后提供给 任务管理器( JobManager )调用; JobManager就可以分配插槽 执行任务。
分发器(Dispatcher
主要作用
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。

相关推荐
翰林小院7 小时前
【大数据专栏】流式处理框架-Apache Fink
大数据·flink
过尽漉雪千山16 小时前
Flink1.17.0集群的搭建
java·大数据·linux·flink·centos
mask哥1 天前
详解mcp以及agen架构设计与实现
java·微服务·flink·大模型·ai agent·springai·mcp
潘达斯奈基~2 天前
Google AI Studio使用1:创建Flink测试题APP
大数据·flink·aigc
jiedaodezhuti2 天前
Flink on YARN 实战问题排查指南(精华版)
大数据·flink
Hello.Reader3 天前
Apache Flink 从流处理基础到恰好一次语义
flink·apache·linq
天翼云开发者社区3 天前
Flink 与Flink可视化平台StreamPark教程(CDC功能)
大数据·flink
Apache Flink5 天前
Flink Agents:基于Apache Flink的事件驱动AI智能体框架
人工智能·flink·apache
索迪迈科技5 天前
Flink Task线程处理模型:Mailbox
java·大数据·开发语言·数据结构·算法·flink