Flink TaskManager与JobManager详解 - Apache Flink作为一款开源流处理框架,以其高效、容错、实时性强的特点,在大数据领域得到广泛应用。其核心组件包括JobManager和TaskManager,二者协同工作,共同构成了Flink分布式计算系统的骨架。本文将深入探讨Flink中的这两个...
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。 Client客户端 Client不是运行时和程序执行的一部分,而是用于准备数据流...
TaskManager 是执行任务的工作节点,主要负责: •任务执行:每个 TaskManager 可以执行多个任务。这些任务是作业的实际执行者,每个任务对应作业流程图中的一个节点。•缓冲和状态管理:负责数据的缓冲和任务的状态管理。存储中间结果,并在需要时处理状态的恢复。•数据交换:TaskManagers 之间需要交换数据,例如,在不同的...
Flink的运行时架构中,最重要的就是两大组件:作业管理器(JobManger)和任务管理器(TaskManager)。对于一个提交执行的作业,JobManager是真正意义上的“管理者”(Master),负责管理调度,所以在不考虑高可用的情况下只能有一个;而TaskManager是“工作者”(Worker、Slave),负责执行任务处理数据,所以可以有一个或多个。
JobManager:真正的管理者(master),负责管理和调度。在不考虑高可用的情况下只有一个。 TaskManager:可以理解为工作中(worker, slave)。可以有一个或者多个。 作业提交和任务处理时的系统如下: 客户端并不是处理系统的一部分,只负责作业的提交。负责调用程序的main 方法,将代码转换成数据流图(Dataflow Graph) ,并且最...
TaskManager的主要职责是: 接收并处理来自JobManager的任务分配,将任务划分成不同的子任务(Subtask)并分配到对应的线程池中执行;管理和维护线程池,包括线程的创建、销毁、线程的资源分配和管理等;从上游的Task或Source中拉取数据,并将数据发送给下游的Task或Sink。
1、job manager 会通过反射调用jar包的main方法,然后解析,生成StreamGraph。 因此,我们把setSystemProperties操作放到main方法中执行,自然是在job manager jvm进程中执行 2、job manager把算子调度到特定的task manager进行执行。 因此,要解决问题,必须在算子的逻辑代码中执行。修改代码: ...
1、JobManager和TaskManager 从之前的环境搭建过程中,也能够看到, Flink中的节点可以分为JobManager和TaskManager。 JobManager处理器也称为Master,用于协调分布式任务执行。他们用来调度task进行具体的任务。TaskManager处理器也称为Worker,用于实际执行任务。 一个有效的Flink集群中可以包含多个JobManager组成高可用集群,也可以...