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、Apache Mesos和Kubernetes,但也可以设置作为独立集群甚至库运行。
本节概述了 Flink 架构,并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复。
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。
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)。客户端可以作为触发执行 Java/Scala 程序的一部分运行,也可以在命令行进程./bin/
flink
run ...
中运行。
可以通过多种方式启动 JobManager 和 TaskManager:直接在机器上作为standalone 集群启动、在容器中启动、或者通过YARN或Mesos等资源框架管理并启动。TaskManager 连接到 JobManagers,宣布自己可用,并被分配工作。
JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责:它决定何时调度下一个 task(或一组 task)、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调 checkpoint、并且协调从失败中恢复等等。这个进程由三个不同的组件组成:
始终至少有一个 JobManager。高可用(HA)设置中可能有多个 JobManager,其中一个始终是 leader,其他的则是 standby(请参考 高可用(HA))。
TaskManager(也称为 worker)执行作业流的 task,并且缓存和交换数据流。
必须始终至少有一个 TaskManager。在 TaskManager 中资源调度的最小单位是 task slot。TaskManager 中 task slot 的数量表示并发处理 task 的数量。请注意一个 task slot 中可以执行多个算子(请参考Tasks 和算子链)。
对于分布式执行,Flink 将算子的 subtasks 链接成 tasks。每个 task 由一个线程执行。将算子链接成 task 是个有用的优化:它减少线程间切换、缓冲的开销,并且减少延迟的同时增加整体吞吐量。链行为是可以配置的;请参考链文档以获取详细信息。
下图中样例数据流用 5 个 subtask 执行,因此有 5 个并行线程。
每个 worker(TaskManager)都是一个 JVM 进程,可以在单独的线程中执行一个或多个 subtask。为了控制一个 TaskManager 中接受多少个 task,就有了所谓的 task slots(至少一个)。
每个 task slot 代表 TaskManager 中资源的固定子集。例如,具有 3 个 slot 的 TaskManager,会将其托管内存 1/3 用于每个 slot。分配资源意味着 subtask 不会与其他作业的 subtask 竞争托管内存,而是具有一定数量的保留托管内存。注意此处没有 CPU 隔离;当前 slot 仅分离 task 的托管内存。
通过调整 task slot 的数量,用户可以定义 subtask 如何互相隔离。每个 TaskManager 有一个 slot,这意味着每个 task 组都在单独的 JVM 中运行(例如,可以在单独的容器中启动)。具有多个 slot 意味着更多 subtask 共享同一 JVM。同一 JVM 中的 task 共享 TCP 连接(通过多路复用)和心跳信息。它们还可以共享数据集和数据结构,从而减少了每个 task 的开销。
默认情况下,Flink 允许 subtask 共享 slot,即便它们是不同的 task 的 subtask,只要是来自于同一作业即可。结果就是一个 slot 可以持有整个作业管道。允许 slot 共享有两个主要优点:
Flink 应用程序 是从其 main()
方法产生的一个或多个 Flink 作业的任何用户程序。这些作业的执行可以在本地 JVM(LocalEnvironment)中进行,或具有多台机器的集群的远程设置(RemoteEnvironment)中进行。对于每个程序,ExecutionEnvironment 提供了一些方法来控制作业执行(例如设置并行度)并与外界交互(请参考 Flink 程序剖析 )。
Flink 应用程序的作业可以被提交到长期运行的 Flink Session 集群、专用的 Flink Job 集群 或 Flink Application 集群。这些选项之间的差异主要与集群的生命周期和资源隔离保证有关。
以前,Flink Session 集群也被称为 session 模式下的 Flink 集群。
以前,Flink Job 集群也被称为 job (or per-job) 模式下的 Flink 集群。 Kubernetes 不支持 Flink Job 集群。 请参考 Standalone Kubernetes 和 Native Kubernetes。
main()
方法在集群上而不是客户端上运行。提交作业是一个单步骤过程:无需先启动 Flink 集群,然后将作业提交到现有的 session 集群;相反,将应用程序逻辑和依赖打包成一个可执行的作业 JAR 中,并且集群入口(ApplicationClusterEntryPoint
)负责调用 main()
方法来提取 JobGraph。例如,这允许你像在 Kubernetes 上部署任何其他应用程序一样部署 Flink 应用程序。因此,Flink Application 集群的寿命与 Flink 应用程序的寿命有关。Flink Job 集群可以看做是 Flink Application 集群”客户端运行“的替代方案。
本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。