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## Flink基本架构
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Flink 的 Master 节点包含了三个组件: Dispatcher、ResourceManager 和 JobManager。
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- Dispatcher: 负责接收用户提供的作业,并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的 JobManager 服务;
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- ResourceManager: 负责资源的管理,在整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager,资源相关的内容都由这个服务负责;
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- JobManager: 负责管理具体某个作业的执行,在一个 Flink 集群中可能有多个作业同时执行,每个作业都会有自己的 JobManager 服务。
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![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/00000.png)
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当用户开始提交一个作业,首先会将用户编写的代码转化为一个JobGraph。
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- Standalone 这种 Session 模式(对于 YARN 模式来说),这种情况下 Client 可以直接与 Dispatcher 建立连接并提交作业;
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- Per-Job 模式,这种情况下 Client 首先向资源管理系统 (如 Yarn)申请资源来启动 ApplicationMaster,然后再向
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ApplicationMaster 中的 Dispatcher 提交作业。
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当作业到 Dispatcher 后,Dispatcher 会首先启动一个 JobManager 服务,然后 JobManager 会向 ResourceManager 申请资
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源来启动作业中具体的任务。ResourceManager 选择到空闲的 Slot (Flink 架构-基本概念)之后,就会通知相应的 TM 将
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该 Slot 分配给指定的 JobManager。
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## Master 启动整体流程
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Flink 集群 Master 节点在初始化时,会先调用 ClusterEntrypoint 的 runClusterEntrypoint() 方法启动集群,其整体流程如下图所示:
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![pic](https://pan.zeekling.cn/flink/basic/Flink%20Master%E8%AF%A6%E8%A7%A30001.png)
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