Flink 资源管理：从原理到实践

前端

2023-12-24 20:31:43

好的，我来写一篇关于《Flink 资源管理详解》的文章。

前言

Apache Flink 是一个流处理引擎，它可以处理实时数据并进行复杂计算。Flink 具有高吞吐量、低延迟和容错性等特点，广泛应用于数据分析、机器学习和物联网等领域。

在 Flink 中，作业是 Flink 应用的基本执行单元。一个作业可以包含多个并行任务，这些任务可以分布在 Flink 集群的不同节点上执行。Flink 资源管理负责管理作业的资源，包括计算资源、内存资源和网络资源等。

Flink 资源管理的原理

Flink 资源管理的原理如下图所示：

[Image of Flink Resource Management Architecture]

ResourceManager（RM）是 Flink 集群的资源管理器，它负责管理集群中的所有资源。RM 将集群中的资源划分为多个Slot，Slot 是 Flink 作业执行的最小资源单位。

TaskManager（TM）是 Flink 集群中的工作节点，它负责执行作业任务。TM 向 RM 注册自己的资源，并接收 RM 分配的任务。TM 会在分配的 Slot 上执行任务，并定期向 RM 报告任务的执行状态。

作业调度器负责将作业任务分配给 TM。作业调度器会考虑作业的资源需求、TM 的资源可用情况以及数据本地性等因素，将任务分配给最合适的 TM。

Flink 资源管理的实践

作业调度

Flink 作业调度器是一个动态的调度器，它会根据集群的资源情况和作业的执行状态来动态调整任务的分配。作业调度器主要包括以下几个步骤：

作业提交后，作业调度器会将作业划分为多个并行任务。
作业调度器会根据作业的资源需求和集群的资源可用情况，为每个任务选择一个合适的 TM。
作业调度器会将任务分配给选定的 TM，并向 TM 发送任务启动命令。
TM 收到任务启动命令后，会在分配的 Slot 上启动任务。
任务启动后，会定期向 RM 报告任务的执行状态。
作业调度器会根据任务的执行状态，动态调整任务的分配。

Slot 管理

Slot 是 Flink 作业执行的最小资源单位。Slot 的数量由 TM 的资源决定。TM 会向 RM 注册自己的资源，并定期向 RM 报告自己的 Slot 状态。

RM 会管理集群中的所有 Slot。RM 会根据作业的资源需求和 TM 的资源可用情况，将 Slot 分配给作业任务。RM 也会根据任务的执行状态，动态调整 Slot 的分配。

TaskManager 和 ResourceManager 的交互过程

TM 和 RM 之间的交互过程如下图所示：

[Image of TaskManager and ResourceManager Interaction]

TM 向 RM 注册自己的资源，并定期向 RM 报告自己的 Slot 状态。
作业调度器根据作业的资源需求和 TM 的资源可用情况，将任务分配给 TM。
RM 将任务分配给 TM，并向 TM 发送任务启动命令。
TM 收到任务启动命令后，会在分配的 Slot 上启动任务。
任务启动后，会定期向 RM 报告任务的执行状态。
RM 根据任务的执行状态，动态调整任务的分配。

Flink 资源管理在 YARN 和 Kubernetes 上的实现

Flink 资源管理可以在 YARN 和 Kubernetes 等资源管理系统上实现。

Flink on YARN

在 Flink on YARN 中，RM 是 YARN 的 ResourceManager，TM 是 YARN 的 NodeManager。YARN 的 ResourceManager 会将资源分配给 Flink 的 ApplicationMaster，然后 ApplicationMaster 会将资源分配给 Flink 的 TM。

Flink on Kubernetes

在 Flink on Kubernetes 中，RM 是 Kubernetes 的 API Server，TM 是 Kubernetes 的 Pod。Kubernetes 的 API Server 会将资源分配给 Flink 的 Deployment，然后 Deployment 会将资源分配给 Flink 的 Pod。