07.Flink运行时组件

Leefs 2021-12-28 PM 795℃ 0条

[TOC]

### 前言

本篇将介绍Flink的四大组件，先在开头做一个简单的概要总结：

+ **JobManager**：分配任务，调度checkpoint做快照
+ **TaskManager**：执行任务
+ **ResourceManager**：资源管理器，分配资源，管理资源
+ **Dispacher**：方便提交任务的接口，WebUI

### 一、概述

Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作：

+ 作业管理器（JobManager）
+ 资源管理器（ResourceManager）
+ 任务管理器（TaskManager）
+ 分发器（Dispatcher）

因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的，所以所有组件都会运行在 Java 虚拟机上。

![07.Flink运行时组件01.png](https://lilinchao.com/usr/uploads/2021/12/3204166317.png)

### 二、各个组件职责

+ **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。

+ **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。

另外，ResourceManager还负责终止空闲的TaskManager，释放计算资源。

+ **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。

+ **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。

由于是REST接口，所以Dispatcher可以作为集群的一个HTTP接入点，这样就能够不受防火墙阻挡。

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。

*附：*

*本文来自《尚硅谷大数据之flink教程》*

标签: Flink

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