flink中主要有两个进程，分别是JobMManager和TaskManager，当然了根据flink的部署和运行环境不同，会有一些不同，但是主要的功能是类似的，下面我会讲下聊下，公司用的多的部署方式，基于yarn集群的部署
01. JobManager
- job任务的拆解
- 资源的调度
- checkpoints的生成
02. TaskManager
- 根据JobManager给的具体task任务启动线程去执行
03. Flink中相关概念的含义
flink中任务跑起来之后会有这些名字需要弄清楚，并行度，分区，算子链，taskslot，task，subTask
-
Task: 相当于Spark中的Stage，一个job中根据是否发生分区的变化（主要是指产生shuffle的操作：上游分区的数据会分成若干份，被拉去到下游的不同分区）把job切分成不同的Task
-
算子链： 算子链由若干个能划分成一个Task的算子组成
-
TaskSlot： TaskSlot代表可以运行Task的一组资源槽，分布在各个TaskManager进程中
-
并行度，分区，SubTask： 并行度，分区和SubTask在flink中都表示相近的意思，都代表当下task的并发程度，也可以看作是一个运行线程
其中需要的几点如下，其中一点是，Flink任务TaskSlot的数量要大于等于这个job中各算子并行度最大的那个算子的并行度，否则任务跑不起来，还有一点是各个Task需要运行在一个TaskSlot比如一个job有3个Task，那这三个Task就应该被分配到同一个slot中运行，这样做的目的是为了减少各个Task之间数据交换的成本，如下图所示
04. Flink on yarn的运行原理
flink on yanr是大多数公司选择的一种运行方式，它的优势主要是借助yarn的资源管理能力，通过yarn能更灵活把控flink job进行资源利用，同时也大大的减轻了公司大数据组件的维护压力，如下是on yarn的运行流程
- 任务提交之后，yanr会把我们提交的jar包已经运行的所需的jar包都放到hdfs的中
- 同时client会和ResourceManager通信，RM会在对应的NodeManager中启动一个ApplicationMaster进程来运行我们提交的主jar包上的main方法，构建任务的运行环境
- 上步骤中的APPMaster其实就是JobManager的功能，它会吧job的task分割好，然后再回到RM中申请对应的资源运行Task
- RM接收到请求之后然后根据配置会启动对应的TaskManager，在每个TaskManager中启动相应的TaskSlot
- 对应的资源都准备好之后，TaskManager会去下载对应Task运行时需要的jar包来构建运行环境
- 环境构建之后，每个slot就运行分配给自己的任务，在这期间会和JobManager进行通信，共同完成job的任务
