Flink作业提交流程

目录

1、高层级抽象视角

2、独立模式(Standalone)

3、YARN 集群

1. 会话(Session)模式

2. 单作业(Per-Job)模式

3. 应用(Application)模式


1、高层级抽象视角

       Flink 的提交流程,随着部署模式、资源管理平台的不同,会有不同的变化。首先我们从
一个高层级的视角,来做一下抽象提炼,看一看作业提交时宏观上各组件是怎样交互协作的。

Flink作业提交流程_第1张图片

4-2 作业提交流程
如图 4-2 所示,具体步骤如下:
1 ) 一般情况下,由客户端( App )通过分发器提供的 REST 接口,将作业提交给
JobManager
(2)由分发器启动 JobMaster ,并将作业(包含 JobGraph )提交给 JobMaster
(3) JobMaster JobGraph 解析为可执行的 ExecutionGraph ,得到所需的资源数量,然后
向资源管理器请求资源( slots )。
(4)资源管理器判断当前是否由足够的可用资源;如果没有,启动新的 TaskManager
(5) TaskManager 启动之后,向 ResourceManager 注册自己的可用任务槽( slots )。
(6)资源管理器通知 TaskManager 为新的作业提供 slots
(7) TaskManager 连接到对应的 JobMaster ,提供 slots
(8) JobMaster 将需要执行的任务分发给 TaskManager
(9) TaskManager 执行任务,互相之间可以交换数据。
       如果部署模式不同,或者集群环境不同(例如 Standalone YARN K8S 等),其中一些步
骤可能会不同或被省略,也可能有些组件会运行在同一个 JVM 进程中。比如我们在上一章实
践过的独立集群环境的会话模式,就是需要先启动集群,如果资源不够,只能等待资源释放,
而不会直接启动新的 TaskManager
接下来我们就具体介绍一下不同部署环境下的提交流程。

2、独立模式(Standalone

       在独立模式( Standalone )下,只有会话模式和应用模式两种部署方式。两者整体来看流
程是非常相似的: TaskManager 都需要手动启动,所以当 ResourceManager 收到 JobMaster
请求时,会直接要求 TaskManager 提供资源。而 JobMaster 的启动时间点,会话模式是预先启
动,应用模式则是在作业提交时启动。提交的整体流程如图 4-3 所示。

Flink作业提交流程_第2张图片

        我们发现除去第 4 步不会启动 TaskManager ,而且直接向已有的 TaskManager 要求资源,
其他步骤与上一节所讲抽象流程完全一致。

3、YARN 集群

       接下来我们再看一下有资源管理平台时,具体的提交流程。我们以 YARN 为例,分不同
的部署模式来做具体说明。

1. 会话(Session)模式

        在会话模式下,我们需要先启动一个 YARN session ,这个会话会创建一个 Flink 集群。

Flink作业提交流程_第3张图片

        这里只启动了 JobManager,而 TaskManager 可以根据需要动态地启动。在 JobManager 内
部,由于还没有提交作业,所以只有 ResourceManager 和 Dispatcher 在运行,只有在任务提交的时候才会去启动jobmaster和taskmanager。
在flink 1.11之后。会话模式也实现了动态分配资源,而不是在启动yarn-session时就指定资源大小。
  如图 4-4 所示。

Flink作业提交流程_第4张图片

接下来就是真正提交作业的流程,如图 4-5 所示:
1 )客户端通过 REST 接口,将作业提交给分发器。
(2)分发器启动 JobMaster ,并将作业(包含 JobGraph )提交给 JobMaster
(3) JobMaster 向资源管理器请求资源( slots )。
(4)资源管理器向 YARN 的资源管理器请求 container 资源。
(5) YARN 启动新的 TaskManager 容器。
(6) TaskManager 启动之后,向 Flink 的资源管理器注册自己的可用任务槽。
(7)资源管理器通知 TaskManager 为新的作业提供 slots
(8) TaskManager 连接到对应的 JobMaster ,提供 slots
(9) JobMaster 将需要执行的任务分发给 TaskManager ,执行任务。
可见,整个流程除了请求资源时要“上报” YARN 的资源管理器,其他与 4.2.1 节所述抽
象流程几乎完全一样。

2. 单作业(Per-Job)模式

        在单作业模式下, Flink 集群不会预先启动,而是在提交作业时,才启动新的 JobManager
具体流程如图 4-6 所示

Flink作业提交流程_第5张图片

1 )客户端将 作业提交给 YARN 的资源管理器 ,这一步中会同时将 Flink Jar 包和配置
上传到 HDFS ,以便后续启动 Flink 相关组件的容器。
(2) YARN 的资源管理器分配 Container 资源,启动 Flink JobManager ,并将作业提交给
JobMaster 。这里省略了 Dispatcher 组件。
(3) JobMaster 向资源管理器请求资源( slots )。
(4)资源管理器向 YARN 的资源管理器请求 container 资源。
(5) YARN 启动新的 TaskManager 容器。
(6) TaskManager 启动之后,向 Flink 的资源管理器注册自己的可用任务槽。
(7)资源管理器通知 TaskManager 为新的作业提供 slots
(8) TaskManager 连接到对应的 JobMaster ,提供 slots
(9) JobMaster 将需要执行的任务分发给 TaskManager ,执行任务。
可见,区别只在于 JobManager 的启动方式,以及省去了分发器。当第 2 步作业提交给
JobMaster ,之后的流程就与会话模式完全一样了。

3. 应用(Application)模式

       应用模式与单作业模式的提交流程非常相似,只是初始提交给 YARN 资源管理器的不再
是具体的作业,而是整个应用。一个应用中可能包含了多个作业,这些作业都将在 Flink 集群
中启动各自对应的 JobMaster

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