Flink JobManager架构原理的核心是JobMaster和ResourceManager,其中JobMaster负责任务的调度和监控,ResourceManager负责集群资源的管理。JobMaster和ResourceManager之间通过RPC通信进行交互。
JobMaster主要负责以下几个方面:
任务管理
JobMaster负责接收用户提交的任务,并将任务转换为JobGraph。JobGraph是Flink应用程序的执行图,它描述了任务之间的依赖关系和数据流向。JobMaster会对JobGraph进行优化和调度,并将任务分配给TaskManager进行执行。
任务监控
JobMaster会监控任务的执行状态,包括任务的启动、暂停、恢复和取消等操作。如果任务执行失败,JobMaster会重新分配任务,或者通知用户进行处理。
状态管理
Flink支持任务的状态管理和恢复,JobMaster负责保存和恢复任务的状态信息。在任务执行过程中,JobMaster会周期性地将任务状态信息保存到持久化存储中,以确保在任务失败或系统故障时能够恢复任务状态。
高可用性
为了保证JobMaster的高可用性,Flink采用了主备模式。即在Flink集群中,有一个主JobMaster和若干备JobMaster。当主JobMaster发生故障时,备JobMaster会接管任务的管理和调度。
JobMaster主要负责以下几个方面:
任务管理
JobMaster负责接收用户提交的任务,并将任务转换为JobGraph。JobGraph是Flink应用程序的执行图,它描述了任务之间的依赖关系和数据流向。JobMaster会对JobGraph进行优化和调度,并将任务分配给TaskManager进行执行。
任务监控
JobMaster会监控任务的执行状态,包括任务的启动、暂停、恢复和取消等操作。如果任务执行失败,JobMaster会重新分配任务,或者通知用户进行处理。
状态管理
Flink支持任务的状态管理和恢复,JobMaster负责保存和恢复任务的状态信息。在任务执行过程中,JobMaster会周期性地将任务状态信息保存到持久化存储中,以确保在任务失败或系统故障时能够恢复任务状态。
高可用性
为了保证JobMaster的高可用性,Flink采用了主备模式。即在Flink集群中,有一个主JobMaster和若干备JobMaster。当主JobMaster发生故障时,备JobMaster会接管任务的管理和调度。
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