Flink 应用程序执行流程图转换 核心架构概览 用户在客户端提交一个作业(Job)到服务端,服务端为分布式的主从架构。 Client 不是运行时和程序执行的一部分,而是用于准备数据流并将其发送给 JobManager。之后,客户端可以断开连接(分离模式),或保持连接来接收进程报告(附加模式)。 JobManager (master) 负责计算资源(TaskM...
Flink On YARN模式下的运行架构: 1.4、Flink On Kubernetes模式 这种模式我没用过,不做介绍,感兴趣的朋友可以自行查阅。 2、调度原理 2.1、任务链 Flink中的每一个操作算子称为一个Task(任务),算子的每个具体实例则称为SubTask(子任务),SubTask是Flink中最小的处理单元,多个SubTask可能在不同的机器上执行。一...
Flink 是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如Hadoop YARN,但也可以设置作为独立集群甚至库运行。 架构体系 在Flink整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。 整个Flink...
在单作业模式下,Flink 集群不会预先启动,而是在提交作业时,才启动新的 JobManager。 客户端将作业提交给 YARN 的资源管理器,这一步中会同时将 Flink 的 Jar 包和配置上传到 HDFS,以便后续启动 Flink 相关组件的容器。 YARN 的资源管理器分配 Container 资源,启动 Flink JobManager,并将作业提交给JobMaster。这里...
Dispatcher在架构中可能并不是必需的,这取决于应用提交运行的方式。 二、任务提交流程 1、在standalone平台任务提交流程 2、在YARN平台任务提交流程 --Job模式 Flink 任务提交后,Client 向 HDFS 上传 Flink 的 Jar 包和配置,之后向 Yarn ResourceManager 提交任务,ResourceManager 分配 Container 资源并通知对应的 NodeM...
一、Flink基本架构 1.1 JobManager与TaskManager Flink运行时包含了两种类型的处理器: JobManager处理器:也称之为Master,用于协调分布式执行,它们用来调度task,协调检查点,协调失败时恢复等。Flink运行时至少存在一个master处理器,如果配置高可用模式则会存在多个master处理器,它们其中有一个是leader,而其他的都是standby。
了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。 Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层 ...
一、Flink整体架构 Flink整体架构可以分为APIs&Libraries、Core和Deploy三层: Libraries层也被称作Flink应用组件层,是在API层之上构建满足了特定应用领域的计算框架,包括面向流处理的CEP(复杂事件处理)、类SQL操作,面向批处理的FlinkML(机器学习库)、Gelly(图处理)等;APIs层主要实现了面向流处理对应的DataStream API,面向...
1、ResourceManager 作为统一的集群资源管理器，用于管理整个集群的计算资源，包括 CPU资源、内存资源等。2...
1. 系统架构 Flink 运行时的两大架构。JobManager作业管理器和TaskManager任务管理器。 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: ...