Flink执行流程解析:从StreamGraph到JobGraph
需积分: 42 114 浏览量
更新于2024-08-06
收藏 6.87MB PDF 举报
"这篇文章主要探讨了Apache Flink的执行流程,特别是从StreamGraph到JobGraph的转换过程。通过源码分析,深入理解Flink的核心框架。"
在Flink的执行流程中,JobGraph的生成是一个关键步骤,它由StreamGraph转换而来。StreamGraph是由用户编写的Flink程序构建的逻辑执行图,而JobGraph则是用于实际执行的物理执行图。这个过程发生在`StreamingJobGraphGenerator.createJobGraph()`方法中。
首先,JobGraph的启动模式被设置为`ScheduleMode.EAGER`,这意味着所有节点将在开始时立即启动。接着,程序会为每个节点生成一个唯一的哈希标识,这有助于后续的节点识别和链式操作。
在生成JobVertex和配置链式操作的过程中,`setChaining()`方法起着重要作用。这个方法遍历StreamGraph中的节点,如果遇到一个节点是链式操作的起点,就会创建一个新的JobVertex;如果不是起点,它会将该节点加入到链的头部JobVertex中,并将它们的输出边连接起来。对于无法形成链的节点,系统会单独处理它们。
`setPhysicalEdges()`方法设置了输入边Edge,这些边定义了节点之间的数据传输关系。`setSlotSharing()`则负责配置槽位共享组,允许多个任务共享同一个TaskManager的槽位,从而提高资源利用率。
此外,`configureCheckpointing()`方法配置了检查点设置,这是Flink容错机制的关键部分,确保在发生故障时能够恢复到一致状态。如果存在之前缓存的文件配置,`createJobGraph()`还会尝试重新读取这些配置。
在JobGraph生成后,它会被提交给JobManager,JobManager负责整个作业的调度和执行。它会进一步转化为ExecutionGraph,这是一个更加细粒度的执行表示,包含了任务(Task)和算子实例的详细信息。JobManager会根据ExecutionGraph调度Task到TaskManager进行执行,TaskManager则负责具体任务的生命周期管理和运行。
整个过程中,Flink的执行框架充分考虑了容错、资源调度和数据处理的效率,通过StreamOperator抽象和StreamTask的执行逻辑,实现了高效且可靠的流处理。无论是数据源、数据处理还是数据输出,Flink都提供了丰富的算子支持,并通过 FaultTolerant 机制保证了Exactly-Once语义,确保在故障情况下的数据一致性。
2023-12-26 上传
2024-06-05 上传
2018-11-12 上传
2023-06-11 上传
2023-06-11 上传
2023-06-11 上传
2023-05-31 上传
2023-04-07 上传
2023-08-19 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/d12f882c23104540902a973cc7bb623e_weixin_26749245.jpg!1)
六三门
- 粉丝: 24
- 资源: 3981
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景