Flink-----Yarn应用模式作业提交流程
Yarn应用模式作业提交流程
在Yarn当中又分为Session,PerJob,Application,建议和推荐使用独立集群的,其中就包含PerJob 和Application,但是1.17版本的Flink已将PerJob标记为过时,并且Application可以解决PerJob的一些痛点,减轻客户端的一些压力,所以需要重点了解Yarn应用模式的作业提交流程
在这里呢,我图里面把客户端给省略了,因为客户端在这里其实就相当于说什么也不干了,那我们第一步,当我们执行一个 run-application 这种提交方式之后,我们就直接提交向Yarn的ResourceManager发起请求了,之后呢会选择一个节点NodeManager启动一个容器,容器里面运行所谓的ApplicationMaster,这个其实就是咱们的JobManager,JobManager里面有三个核心组件,第一个组件是Dispatcher 分发器,对应会启动资源管理器,就是Flink内部的ResourceManager,再之后,分发器会去启动JobMaster,启动起来之后(注意跟前面Standalone模式下的的区别),最原始的逻辑流图(StreamGraph)是在这边JobMaster生成的,因为咱们应用模式会将客户端原先做的解析,生成图,转成作业图这些操作都省略了,现在交给JobManager里面的JobMaster来做,所以它会解析用户代码生成逻辑流图(StreamGraph)就是最原始的图,再之后会进一步进行算子链的优化生成作业图(JobGraph),再进一步会将作业图展开生成最核心的执行流图(ExecutionGraph),再之后就和Standalone一样了,
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