flink笔记：022-26系统架构

其实客户端并不是处理系统的一部分，它只负责作业的
提交。具体来说，就是调用程序的 main 方法，将代码转换成“数据流图”（Dataflow Graph），
并最终生成作业图（JobGraph），一并发送给 JobManager。提交之后，任务的执行其实就跟客
户端没有关系了

作业管理器（JobManager）

JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就
是说，每个应用都应该被唯一的 JobManager 所控制执行。当然，在高可用（HA）的场景下，
可能会出现多个 JobManager；这时只有一个是正在运行的领导节点（leader），其他都是备用
节点（standby）。

JobManger 又包含 3 个不同的组件，下面我们一一讲解。

JobMaster

JobMaster 是 JobManager 中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。所以 JobMaster
和具体的 Job 是一一对应的，多个 Job 可以同时运行在一个 Flink 集群中, 每个 Job 都有一个
自己的 JobMaster。需要注意在早期版本的 Flink 中，没有 JobMaster 的概念；而 JobManager
的概念范围较小，实际指的就是现在所说的 JobMaster。
在作业提交时，JobMaster 会先接收到要执行的应用。这里所说“应用”一般是客户端提
交来的，包括：Jar 包，数据流图（dataflow graph），和作业图（JobGraph）。
JobMaster 会把 JobGraph 转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图”
（ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。 JobMaster 会向资源管理器
（ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。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，JobMaster 会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）
的协调。

资源管理器（ResourceManager）

ResourceManager 主要负责资源的分配和管理，在 Flink 集群中只有一个。所谓“资源”，
主要是指 TaskManager 的任务槽（task slots）。任务槽就是 Flink 集群中的资源调配单元，包含
了机器用来执行计算的一组 CPU 和内存资源。每一个任务（Task）都需要分配到一个 slot 上
执行。
这里注意要把 Flink 内置的 ResourceManager 和其他资源管理平台（比如 YARN）的
ResourceManager 区分开。
Flink 的 ResourceManager，针对不同的环境和资源管理平台（比如 Standalone 部署，或者
YARN），有不同的具体实现。在 Standalone 部署时，因为 TaskManager 是单独启动的（没有
Per-Job 模式），所以 ResourceManager 只能分发可用 TaskManager 的任务槽，不能单独启动新
TaskManager。
而在有资源管理平台时，就不受此限制。当新的作业申请资源时，ResourceManager 会将
有空闲槽位的 TaskManager 分配给 JobMaster。如果 ResourceManager 没有足够的任务槽，它
还可以向资源提供平台发起会话，请求提供启动 TaskManager 进程的容器。另外，
ResourceManager 还负责停掉空闲的 TaskManager，释放计算资源。

分发器（Dispatcher）

Dispatcher 主要负责提供一个 REST 接口，用来提交应用，并且负责为每一个新提交的作
业启动一个新的 JobMaster 组件。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 在架构中并不是必需的，在不同的部署模式下可能会被忽略掉。

任务管理器（TaskManager）

TaskManager 是 Flink 中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的，所以也被称为
“Worker”。Flink 集群中必须至少有一个 TaskManager；当然由于分布式计算的考虑，通常会
有多个 TaskManager 运行，每一个 TaskManager 都包含了一定数量的任务槽（task slots）。Slot
是资源调度的最小单位，slot 的数量限制了 TaskManager 能够并行处理的任务数量。
启动之后，TaskManager 会向资源管理器注册它的 slots；收到资源管理器的指令后，
TaskManager 就会将一个或者多个槽位提供给 JobMaster 调用，JobMaster 就可以分配任务来执
行了。
在执行过程中，TaskManager 可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的 TaskManager
交换数据

作业提交流程

（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 将 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。

yarn会话模式提交作业流程

单作业模式：

算子链（Operator Chains）

Flink采用了一种称为任务链的优化技术，可以在特定条件下减少本地通
信的开销。为了满足任务链的要求，必须将两个或多个算子设为相同的
并行度，并通过本地转发(local forward)的方式进行连接
·相同并行度的one-to-one操作，Flink这样相连的算子链接在一起形成
一个task，原来的算子成为里面的subtask
·并行度相同、并且是one-to-one操作，两个条件缺一不可

算子合并后的，当然也可以禁用算子链