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《Flink学习笔记》——第四章 Flink运行时架构

news 2026/1/1 1:33:20

4.1 系统架构

Flink运行时架构

Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager 和一个或者多个 TaskManager。

1、作业管理器（JobManager）

JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。尽管在HA模式下，一个应用可以配置多个JobManager，但是实际运行中同一时刻只有一个在使用。

JobManager包含3个不同的组件：

JobMaster
ResourceManager
Dispatcher

（1）JobMaster

JobMaster是JobManager中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。所以JobMaster和具体的Job是一一对应的，多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster。

JobMaster会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图”（ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。JobMaster会向资源管理器（ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。

而在运行过程中，JobMaster会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调。

（2）ResourceManager

ResourceManager主要负责资源的分配和管理，在Flink 集群中只有一个。所谓“资源”，主要是指TaskManager的任务槽（task slots）。任务槽就是Flink集群中的资源调配单元，包含了机器用来执行计算的一组CPU和内存资源。每一个任务（Task）都需要分配到一个slot上执行。

这里注意要把Flink内置的ResourceManager和其他资源管理平台（比如YARN）的ResourceManager区分开。

（3）Dispatcher

提供提交应用的接口，并且为每一个提交的作业启动一个JobMaster。Dispatcher也会启动一个Web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息。Dispatcher在架构中并不是必需的，在不同的部署模式下可能会被忽略掉

2、任务管理器（TaskManager）

TaskManager是Flink中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的。Flink集群中必须至少有一个TaskManager；每一个TaskManager都包含了一定数量的任务槽（task slots）。Slot是资源调度的最小单位，slot的数量限制了TaskManager能够并行处理的任务数量。

启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的slots；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个槽位提供给JobMaster调用，JobMaster就可以分配任务来执行了。

在执行过程中，TaskManager可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的TaskManager交换数据。

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）

4.2 核心概念

1、数据并行和任务并行

大量数据往往是需要并行来提高吞吐量、处理效率和更好的利用集群资源，可以通过两种并行方式实现，数据并行和任务并行。

数据并行：将输入数据分组，将同一操作（算子）的多个任务来并行执行在不同的数据子集上。

任务并行：不同算子同时执行

2、并行度

（1）并行子任务和并行度

**并行子任务：**在数据并行中，我们需要将同一算子“复制”多份到多个节点，数据来了之后就可以到其中任意一个执行。这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行。

**并行度：**一个算子的子任务数。不同算子可以有不同的并行度。

（2）并行度的设置

代码中设置

算子后面调用setParallelism()方法

提交应用时设置

bin/flink run –p 并行度 -c com.xxx.xxx xxx.jar

配置文件中设置 flink-conf.yaml
```
parallelism.default: 2
```

优先级：代码>命令行>配置

4.3 作业提交流程

1、Standalone会话模式作业提交流程

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2、逻辑流图、作业图、执行图、物理流图

逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-U23tcMGv-1693058508448)(第四章 Flink架构.assets/image-20230715095418312.png)]

1）逻辑流图（Stream Graph）

这是根据用户通过 DataStream API编写的代码生成的最初的DAG图，用来表示程序的拓扑结构。这一步一般在客户端完成。

2）作业图（JobGraph）

StreamGraph经过优化后生成的就是作业图（JobGraph），这是提交给 JobManager 的数据结构，确定了当前作业中所有任务的划分。主要的优化为：将多个符合条件的节点链接在一起合并成一个任务节点，形成算子链，这样可以减少数据交换的消耗。JobGraph一般也是在客户端生成的，在作业提交时传递给JobMaster。

我们提交作业之后，打开Flink自带的Web UI，点击作业就能看到对应的作业图

3）执行图（ExecutionGraph）

JobMaster收到JobGraph后，会根据它来生成执行图（ExecutionGraph）。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。与JobGraph最大的区别就是按照并行度对并行子任务进行了拆分，并明确了任务间数据传输的方式。

4）物理图（Physical Graph）

JobMaster生成执行图后，会将它分发给TaskManager；各个TaskManager会根据执行图部署任务，最终的物理执行过程也会形成一张“图”，一般就叫作物理图（Physical Graph）。这只是具体执行层面的图，并不是一个具体的数据结构。

物理图主要就是在执行图的基础上，进一步确定数据存放的位置和收发的具体方式。有了物理图，TaskManager就可以对传递来的数据进行处理计算了。