Flink技术深度解析:计算引擎对比与架构概览
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更新于2024-08-03
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Flink技术预研主要关注于Flink在大数据领域的计算引擎对比以及其独特的集群架构设计。Flink作为一款流行的流处理和批处理一体化的框架,其核心组件包括客户端、JobManager和TaskManager。
首先,客户端是Flink架构中的入口点,它允许用户在本地执行应用程序,通过调用`main()`方法解析JobGraph(作业图)对象。这个图包含了任务的逻辑和依赖关系,客户端将其提交给JobManager进行管理和调度。客户端同时监控Job的运行状态,确保任务的顺利执行。
JobManager是Flink集群中的关键管理者,每个集群至少需要一个,它负责整个集群的计算资源管理,包括任务的调度和执行。此外,JobManager还承担着checkpoint(快照)协调的任务,这对于保证Flink处理的容错性和一致性至关重要。
TaskManager是执行实际计算任务的实体,每个集群可以包含多个。它们为Flink提供计算资源,如内存和CPU,执行由JobManager分配的任务。TaskManager的设计使得Flink能够高效地利用分布式环境中的硬件资源。
Flink的一个重要特性是其流批一体的能力,自1.12版本开始,DataStream API新增了批处理模式的支持,使得开发者能够在一个统一的API中无缝切换流处理和批处理操作,极大地提升了开发效率和灵活性。
Flink提供了多层API供开发者选择,包括高级的Table API和SQL接口,这些API降低了对开发者的门槛,特别适合业务分析人员,无需深入编程细节即可进行数据分析。然而,这些API越高级,抽象程度越高,使用起来更加直观易用;相反,底层API如DataStream API则更接近底层实现,对于需要精细控制性能的专家来说更为合适。
在Flink 1.9到1.12的版本迭代中,Flink的优化器策略发生了变化,旧的FlinkoldPlanner和新的BlinkPlanner并存,到了Flink 1.11版本,BlinkPlanner被设为默认的规划器,这表明Flink在不断优化其执行引擎,以提升性能和稳定性。
Flink的技术预研涉及其高效的集群管理、流批一体的API设计、易用的SQL接口以及持续的优化策略,这些都使得Flink在大数据处理领域具有显著的优势。理解并掌握这些核心概念和技术,对于Flink的使用者和开发者来说都是至关重要的。
2021-10-14 上传
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