Flink 运行架构介绍

一 、Flink 运行时的组件

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。

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

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申请插槽资源时，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。

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。
• 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。

二、任务提交流程

三、任务调度原理