透过源码解析Flink执行流程:JobManager与任务调度
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更新于2024-08-06
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"这篇文章深入解析了Apache Flink的核心执行流程,从简单的WordCount程序开始,逐步剖析Flink作业在不同模式下的执行、图结构的构建以及任务调度与执行的细节。"
文章首先介绍了Flink的执行环境,包括本地模式和远程模式下的execute方法。在本地模式下,Flink作业直接在当前JVM中执行,而远程模式则需要通过RemoteEnvironment接口将作业提交到集群。执行过程中,Flink作业会经历一系列的图结构转换,从最初的用户程序到最终可执行的ExecutionGraph。
接着,文章详细讲解了Flink的图结构,包括三层:StreamGraph、JobGraph和ExecutionGraph。StreamGraph是用户API层面的图,由StreamTransformation(代表流的转换)组成,如WordCount示例中的map和count操作。StreamGraph生成后,会经过优化生成JobGraph,其中包含了operator chain的逻辑,以减少网络传输和提高效率。JobGraph是提交到JobManager进行执行的版本。
在任务调度与执行部分,文章提到了JobManager的角色和功能。JobManager作为Flink集群的中心协调者,负责计算资源的调度、作业的提交和管理Task的生命周期。它包含多个组件,如作业管理器、心跳检测、任务调度器等,这些组件协同工作以确保作业的正常运行。JobManager启动TaskManager,TaskManager是实际执行任务的工作节点,它负责接收并执行Task。
TaskManager的执行流程包括生成Task对象、运行Task对象以及StreamTask的执行逻辑。StreamTask是Flink中处理数据的基本单元,它包含了对数据流的处理逻辑。StreamOperator是StreamTask的核心,文章讨论了数据源(StreamSource)、数据处理(OneInputStreamOperator & AbstractUdfStreamOperator)以及数据输出(StreamSink)等StreamOperator的抽象与实现。此外,文章还涉及了Flink的容错机制,如如何保证Exactly-Once语义,并对比了与其他流处理系统的差异,如Storm和Spark Streaming的容错机制。
这篇文档通过源码解析,详细阐述了Flink从用户代码到实际执行的全过程,对于理解Flink的内部工作原理极其有价值。
2009-06-19 上传
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杨_明
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