Flink-运行时架构
运行时组件

Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件,它们会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),以及分发器(Dispatcher)。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的,所以所有组件都会运行在Java 虚拟机上。每个组件的职责如下:
1.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。
2.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。另外,ResourceManager 还负责终止空闲的 TaskManager,释放计算资源。
3.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。
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。
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2019-05-30 Hive-Container killed by YARN for exceeding memory limits. 9.2 GB of 9 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead.