Flink Standalone模式为经典的主从(Master/Slave)架构,资源调度是Flink自己实现的。集群启动后,主节点上会启动一个JobManager进程,类似YARN集群的ResourceManager,因此主节点也称为JobManager节点;各个从节点上会启动一个TaskManager进程,类似YARN集群的NodeManager,因此从节点也称为TaskManager节点。 执行流程:Client接收到Flink...
如上图所示,Flink内部是通过OperatorChain这个类来将多个operator链在一起形成一个新的operator。OperatorChain形成的框框就像一个黑盒,Flink 无需知道黑盒中有多少个ChainOperator、数据在chain内部是怎么流动的,只需要将input数据交给 HeadOperator 就可以了,这就使得OperatorChain在行为上与普通的operator无差别,上面的Op...
Flink在实现流处理和批处理时,与传统的一些方案完全不同,它从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为流处理看待时输入数据流是无界的;批处理被作为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的。 基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),分别提供了流处理和批处...
1) 执行Flink作业的Main函数生成Streamgraph,转化为JobGraph。 2) 设置任务运行的配置信息。 3) 提交JobGraph到远程的Flink集群。 StreamContextEnvironment 在Cli命令行或者单元测试时候会被使用,执行步骤同上。 StreamPlanEnvironment 在Flink Web UI管理界面中可视化展现Job的时候,专门用来生成执行计划(实际上就是Stream...
1.2.1 架构介绍 如图1-7所示,Flink系统架构主要分为APIs & Libraries、Core和Deploy三层。其中APIs层主要实现了面向流处理对应的DataStream API,面向批处理对应的DataSet API。Libraries层也被称作Flink应用组件层,是根据API层的划分,在API层之上构建满足了特定应用领域的计算框架,分别对应了面向流处理和面向批处理两类...
Apache Flink 是一种开源的分布式流处理和批处理框架,其流处理原理与架构设计主要体现在以下几个方面: ### 流处理原理 ### 数据流模型 - **事件驱动(Event-Driven)**: Flink 的核心是基于事件驱动的数据流模型,每一项数据被视为不可变的事件,数据流是由一系列事件组成的无界序列。 -...
1.4.2 基本架构图 Flink系统架构设计如图1-6所示,可以看出Flink整个系统主要由两个组件组成,分别为JobManager和TaskManager,Flink架构也遵循Master-Slave架构设计原则,JobManager为Master节点,TaskManager为Worker(Slave)节点。所有组件之间的通信都是借助于Akka Framework,包括任务的状态以及Checkpoint触发等信息。
原理和思想是不局限于某一个框架和技术的，了解了Flink的原理和思想，可以将其扩展到其他框架和技术上。第9～10章 Flink Table、SQL与Flink CEP，编程方式逐渐从原先基于Map-Reduce的任务模式向SQL化演进，SQL意味着标准和效率。这两章重点讲解了StreamTableEnvironment的实现过程、SQL的解析过程、Table Connector以及...
1.Flink架构(图-1 Flink Runtime 来自:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/concepts/runtime.html) 2.基本原理2.1 JobmanagerJobManager(下称为JM)负责整个Flink集群任务的调度以及资源的管理,从客户端中获取提交的应用,然后根据集群中的ta... ...