Flink 运行架构揭秘：组件、调度与流程解析

引言

踏入大数据 Flink 之旅，了解 Flink 运行架构是至关重要的。本篇文章将带你深入剖析 Flink 的运行机制，从组件、任务提交到调度原理，层层揭开 Flink 的运行之谜。

Flink 运行时组件

Flink 运行架构的核心组件包括：

• JobManager： 集群管理者，负责协调任务调度、资源管理和故障恢复。
• TaskManager： 工作节点，负责执行任务并管理资源。
• ResourceManager： 资源管理组件，负责分配和管理集群资源。
• BlobServer： 用于存储和分发作业 Jar 和配置文件。

任务提交流程

当提交 Flink 作业时，以下步骤将依次发生：

1. 作业客户端提交请求： 作业客户端将作业和 Jar 文件提交给 JobManager。
2. JobManager 验证和编译作业： JobManager 验证作业，并编译作业 Jar 文件，生成执行计划。
3. JobManager 申请资源： JobManager 从 ResourceManager 申请任务所需的资源。
4. ResourceManager 分配资源： ResourceManager 分配容器并启动 TaskManager。
5. 任务分发和执行： JobManager 将任务分发给 TaskManager，TaskManager 执行任务并输出结果。

任务调度原理

Flink 采用动态调度机制，这意味着任务可以在运行时根据资源可用性重新分配。调度算法基于以下原则：

• 优先级调度： 高优先级的任务优先调度。
• 资源均衡： 任务在 TaskManager 之间均衡分配，以最大限度地利用资源。
• 数据本地性： 任务优先在存储有中间数据的 TaskManager 上调度，以减少数据传输开销。

示例：数据处理流水线

让我们以一个简单的单词计数流水线为例来说明 Flink 的运行架构：

1. 数据源： 一个文本文件数据源，包含需要计数的单词。
2. Source 算子： 读取数据源并将其转换为数据流。
3. FlatMap 算子： 将每一行文本拆分为单词。
4. KeyBy 算子： 根据单词分组数据。
5. Sum 算子： 对每个单词计数。
6. Sink 算子： 将计数结果写入结果文件。

在这种情况下，JobManager 将流水线编译成任务，并将其分发给 TaskManager。TaskManager 根据调度算法执行任务，从而计算单词计数。

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