多个 job 共享同一个集群<jobmanager/taskmanager>、job 退出集群也不会退出，用户类的 main 方法在client 端运行；。。。。怎么解释

这是一个关于 Apache Flink 分布式计算框架的描述。

在 Flink 中，一个 job 是一个可以分布式执行的计算任务，它可以被分成多个子任务并在任务管理器（TaskManager）中执行。一个集群可以由一个或多个任务管理器组成，任务管理器会执行具体的计算任务。同时，每个集群都有一个任务管理器作为其主节点，称为作业管理器（JobManager），它负责接收和分配任务，并且会启动或停止任务管理器以适应不同的计算负载。

当多个 job 共享同一个集群时，它们共享同一个任务管理器和其它资源，这意味着它们可以共享计算资源并且可以相互影响。但是，一个 job 退出集群并不会导致整个集群的退出，因为集群中可能还有其它 job 在执行。

在 Flink 中，用户定义的 main 方法是在客户端运行的，它会提交 job 到作业管理器，然后作业管理器会将 job 分配给任务管理器来执行。因此，用户类的 main 方法不会在任务管理器中执行，而是在客户端中执行。

相关问题

JobManager

JobManager在Apache Flink分布式计算框架中扮演着关键角色。它是Flink集群的核心组件之一，主要职责包括：

1. **作业管理**[^1]:
- 接收作业提交：当用户提交一个新的作业（Job）时，JobMaster作为JobManager的一部分，首先处理这个请求。
- 转换与调度：JobMaster将JobGraph转换为执行图（ExecutionGraph），并协调资源分配给各个任务。

2. **资源管理**[^2]:
- 资源调度：作为资源管理器的角色，JobManager负责监控和管理可用的槽位（slots），这些槽位用于执行作业中的任务。
- 中央协调：在作业运行期间，JobMaster负责协调如检查点（checkpointing）这类需要全局信息操作。

3. **与客户端交互**:
- 客户端接口：通过WebmonitorEndpoint，JobManager接受来自客户端的作业提交请求，并选择合适的Handler进行处理，比如SubmitJobHandler。

在早期的Flink版本中，JobManager的功能更集中，但随着架构的发展，其职责逐渐细化为了JobMaster和ResourceManager两个部分。这意味着在现代Flink环境中，JobManager可能包含了多个子模块来实现更高效的服务。

试题三：（25分） （1）简述大数据Lambda架构的优点和局限性。 （2）举例说明Flink在企业中的应用场景。 （3）简述Flink核心组件栈包含哪些层次？每个层次具体包含哪些内容？ （4）Flink的JobManager和TaskManager具体有哪些功能？ （5）简述Flink编程模式的层次结构。

好的，我来回答你的问题。

(1) 大数据Lambda架构的优点是能够快速处理海量数据，并且具有高可靠性和可扩展性；同时能够处理实时数据和历史数据，适用于各种场景。但是，Lambda架构也存在一些局限性，例如需要维护两套代码，增加了开发和维护的难度；同时实时和离线处理存在不一致性的问题，需要额外处理。

(2) Flink在企业中的应用场景很多，例如实时数据处理、流式ETL、实时流查询、复杂事件处理、机器学习等。其中，一个典型的应用场景是实时数据处理，例如金融、电商、物流等行业，需要实时处理大量的数据，进行实时计算和决策。

(3) Flink核心组件栈包含了四个层次：API和运行时、分布式存储、集群管理和客户端。API和运行时层次包含了DataStream API和DataSet API，以及Flink的执行引擎；分布式存储层次包含了Flink自带的分布式文件系统和第三方存储系统；集群管理层次包含了Flink自带的YARN和Mesos集群管理器，以及Kubernetes；客户端层次包含了Flink的命令行客户端和Web界面。

(4) Flink的JobManager和TaskManager具体功能如下：JobManager负责整个Flink集群的管理和协调，包括任务调度、资源分配、任务监控等；TaskManager则是具体任务的执行者，负责任务的执行和结果输出，同时与JobManager通信保持状态一致。

(5) Flink编程模式的层次结构包括：基础API、Table API和SQL、高级API和库、批处理API。其中，基础API包括DataStream API和DataSet API，用于实现流处理和批处理；Table API和SQL提供了类似关系型数据库的编程模式，支持SQL查询和基于表的操作；高级API和库包括CEP、Gelly、ML等库，用于实现复杂事件处理、图处理、机器学习等高级应用；批处理API则是基于DataSet API的批处理操作。这些API可以相互组合，形成不同的编程模式，满足不同的应用需求。