深挖 Flink on YARN 应用启动全流程，上篇：揭开 YARN 部署的神秘面纱
2023-09-26 17:27:47
引言
随着大数据时代的来临，分布式计算框架如雨后春笋般涌现。Flink 以其低延迟、高吞吐量的特性成为流处理领域的佼佼者。为了满足日益增长的集群部署需求，Flink 支持多种部署模式，其中 YARN 集群部署在国内尤为流行。
YARN 集群架构概览
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的资源管理框架。它将集群资源抽象为容器，并提供统一的资源管理和调度服务。YARN 集群主要由以下组件构成：
- ResourceManager (RM)： 负责资源管理和调度，分配容器给应用程序。
- NodeManager (NM)： 负责管理单个节点上的资源，启动和监控容器。
- ApplicationMaster (AM)： 应用程序的协调者，负责向 RM 申请资源并启动任务。
Flink on YARN 部署模式
在 Flink on YARN 部署模式中，Flink 作业以 YARN 应用程序的形式提交。作业的执行由 Flink 作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）负责。
- JobManager： 运行在 YARN 应用程序主节点上，负责作业协调、资源管理和故障恢复。
- TaskManager： 运行在 YARN 容器内，负责执行作业任务。
Flink 作业启动流程
Flink 作业启动过程大致可分为以下步骤：
- 作业提交： 客户端将作业提交到 YARN ResourceManager。
- 资源申请： JobManager 向 ResourceManager 申请资源，包括容器数量和规格。
- 容器分配： ResourceManager 根据可用资源分配容器给 JobManager。
- JobManager 启动： JobManager 在主节点上的容器中启动。
- TaskManager 启动： JobManager 向 ResourceManager 申请 TaskManager 容器，并启动 TaskManager。
- 作业执行： JobManager 将作业任务分配给 TaskManager 执行。
- 故障恢复： 如果 TaskManager 发生故障，JobManager 会重新启动任务。
剖析 Flink on YARN 应用启动
资源申请
JobManager 向 ResourceManager 申请资源时，需要指定以下信息：
- 内存： TaskManager 需要的内存大小。
- CPU： TaskManager 需要的 CPU 核数。
- 个数： TaskManager 容器的数量。
容器分配
ResourceManager 根据可用资源分配容器。如果可用资源不足，ResourceManager 可能会拒绝申请，或等待资源释放后重新分配。
JobManager 启动
一旦 JobManager 容器分配完毕，JobManager 便会在主节点上启动。它将从持久化存储中加载作业配置，并向 ResourceManager 申请 TaskManager 容器。
TaskManager 启动
ResourceManager 分配 TaskManager 容器后，TaskManager 会在容器中启动。它将向 JobManager 注册，并等待作业任务的分配。
作业执行
JobManager 根据作业拓扑和数据本地性等因素，将作业任务分配给 TaskManager 执行。TaskManager 执行任务后，会将结果返回给 JobManager。
故障恢复
如果 TaskManager 发生故障，JobManager 会检测到故障并重新启动任务。它会从故障 TaskManager 中恢复数据，并分配给新的 TaskManager 继续执行。
优化建议
为了优化 Flink on YARN 应用启动性能，可以考虑以下建议：
- 使用 YARN 队列和标签来隔离资源并优化调度。
- 根据作业规模和资源需求合理设置容器规格。
- 使用 YARN 高可用性机制来确保 ResourceManager 和 NodeManager 的高可用性。
- 启用 Flink Checkpointing 机制以实现快速故障恢复。
总结
Flink on YARN 应用启动流程是一个复杂的过程，涉及 YARN 资源管理和 Flink 作业执行多个方面。通过深入理解此流程，您可以优化部署并提高应用程序性能。下一篇将深入探讨 Flink on YARN 应用启动的故障恢复机制，敬请期待！
