1 Flink的重要角色

Flink是非常经典的Master/Slave结构实现，JobManager是Master，TaskManager是Slave。

  • JobManager处理器（Master）
    • 协调分布式执行，它们用来调度task，协调检查点(CheckPoint)，协调失败时恢复等
    • Flink运行时至少存在一个master处理器，如果配置高可用模式则会存在多个master处理器，它们其中有一个是leader，而其他的都是standby。
  • JobManager接收的应用包括jar和JobGraph
  • TaskManager处理器（Slave）
    • 也称之为Worker
    • 主要职责是从JobManager处接收任务, 并部署和启动任务, 接收上游的数据并处理
    • Task Manager 是在 JVM 中的一个或多个线程中执行任务的工作节点
    • TaskManager在启动的时候会向ResourceManager注册自己的资源信息（Slot的数量等）
  • ResourceManager
    • 针对不同的环境和资源提供者，如（YARN，Me搜索，Kubernetes或独立部署），Flink提供了不同的ResourceManager
    • 作用：负责管理Flink的处理资源单元—-Slot
  • Dispatcher:
    • 作用：提供一个REST接口来让我们提交需要执行的应用。
    • 一旦一个应用提交执行，Dispatcher会启动一个JobManager，并将应用转交给他。
    • Dispatcher还会启动一个webUI来提供有关作业执行信息
    • 注意：某些应用的提交执行的方式，有可能用不到Dispatcher

各个组件之间的关系：
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2 Flink运行架构

2.1 Flink程序结构

Flink程序的基本构建块是流和转换（请注意，Flink的DataSet API中使用的DataSet也是内部流 ）。从概念上讲，
流是（可能永无止境的）数据记录流，而转换是将一个或多个流输入，并产生一个或多个输出流。
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上图表述了Flink的应用程序结构，有Source（源头）、Transformation（转换）、Sink（接收器）三个重要组成
部分

  • Source
    • 数据源，定义Flink从哪里加载数据，Flink 在流处理和批处理上的 source 大概有 4 类：基于本地集合的source、基于文件的 source、基于网络套接字的 source、自定义的 source。自定义的 source 常见的有Apache kafka、RabbitMQ 等。
  • Transformation
    • 数据转换的各种操作，也称之为算子，有 Map / FlatMap / Filter / KeyBy / Reduce / Window等，可以将数据转换计算成你想要的数据。

  • Sink

    • 接收器，Flink 将转换计算后的数据发送的地点 ，定义了结果数据的输出方向，Flink 常见的 Sink 大概有如下几类：写入文件、打印出来、写入 socket 、自定义的 sink 。自定义的 sink 常见的有 Apache kafka、RabbitMQ、MySQL、ElasticSearch、Apache Cassandra、HDFS等。

      2.2 Task和SubTask

  • Task 是一个阶段多个功能相同 SubTask 的集合，类似于 Spark 中的 TaskSet。

  • SubTask（子任务）

    • SubTask 是 Flink 中任务最小执行单元，是一个 Java 类的实例，这个 Java 类中有属性和方法，完成具体的计算逻辑
    • 比如一个执行操作map，分布式的场景下会在多个线程中同时执行，每个线程中执行的都叫做一个SubTask（在2.3节的图中也能够体现）

      2.3 Operator chain(操作器链)

  • Flink的所有操作都称之为Operator，客户端在提交任务的时候会对Operator进行优化操作，能进行合并的Operator会被合并为一个Operator，合并后的Operator称为Operator chain，实际上就是一个执行链，每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行。shuffle

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2.4 Flink中的数据传输

  • 在运行过程中，应用中的任务会持续进行数据交换。为了有效利用网络资源和提高吞吐量，Flink在处理任务间的数据传输过程中，采用了缓冲区机制。

    2.5 任务槽和槽共享

    任务槽也叫做task-slot、槽共享也叫做slot sharing
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    每个TaskManager是一个JVM的进程, 可以在不同的线程中执行一个或多个子任务。
    为了控制一个worker能接收多少个task。worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）

  • 任务槽

    • 每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。 一般来说：我们分配槽的个数都是和CPU的核数相等，比如 6 核，那么就分配 6 个槽。
    • Flink将进程的内存进行了划分到多个Slot中。假设一个TaskManager机器有 3 个slot，那么每个slot占有1/3的内存（平分）。
    • 内存被划分到不同的slot之后可以获得如下好处:
      • TaskManager最多能同时并发执行的任务是可以控制的，那就是 3 个，因为不能超过slot的数量
      • slot有独占的内存空间，这样在一个TaskManager中可以运行多个不同的作业，作业之间不受影响
  • 槽共享
    • 默认情况下，Flink允许子任务subtask（map[1] map[2] keyby[1] keyby[2] 共享插槽，即使它们是不同任务的子任务，只要它们来自同一个作业。结果是一个槽可以保存作业的整个管道。

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