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 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...
1.3、Flink On YARN模式 先来回顾下yarn的集群架构: Flink On YARN模式遵循YARN的官方规范,YARN只负责资源的管理和调度,运行哪种应用程序由用户自己实现,因此可能在YARN上同时运行MapReduce程序、Spark程序、Flink程序等。 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,...
配置所有节点Flink的环境变量: [root@bigdata11 flink-1.6.1]$ vi /etc/profile //添加以下配置 export FLINK_HOME=/opt/module/flink-1.6.1 export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin //source一下,使其生效 [root@bigdata11 flink-1.6.1]$ source /etc/profile 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. (6)启动flin...
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...
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: ...
Flink 分层架构，从上到下依次是：API & Libraries 层、Runtime 核心层 和 物理部署层。API & Libraries 层Flink 同时提供流计算和批计算的接口，并在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库。如基于流处理的 CEP （复杂事件处理库），SQL & TABLE 库 和 基于批处理的机器学习库(FlinkML)、图处理库(Gelly)。
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...
Flink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。 1.Client客户端 ...
1. Flink 程序结构 Flink 程序的基本构建块是流和转换(请注意,Flink 的 DataSet API 中使用的 DataSet 也是内部流 )。从概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的操作。输入,并产生一个或多个输出流。 Flink 应用程序结