Flink运行架构与作业执行流程解析

"这份PDF文件包含了关于Flink面试的相关问题，涵盖了Flink的运行架构以及作业执行流程。" Flink的运行架构是一个分布式流处理框架，其核心组件包括Client、JobManager和TaskManager。当Flink集群启动时，JobManager和一个或多个TaskManager会随之启动。JobManager作为整个系统的协调中心，它接收由Client提交的任务，进行任务调度并将优化后的执行计划分配给各个TaskManager。TaskManager则是实际执行任务的工作节点，它们维护了槽位（Slots）以并行执行任务。 Client是提交任务的应用程序，可以运行在任何能够与JobManager通信的机器上。在提交Job后，Client可以选择结束进程或等待结果返回。JobManager扮演的角色类似于Storm中的Nimbus，它负责整体的作业调度和检查点协调。JobManager从Client接收Job和相关资源，生成优化的执行图，并将Task分发到TaskManager执行。 TaskManager在启动时预设了固定的槽位数，每个槽位可以运行一个Task。当JobManager分配任务给TaskManager时，TaskManager会启动相应的线程，与上游Task建立Netty连接，接收并处理数据。Task之间的数据交换是以流的形式进行的。 Flink作业的执行流程通常在YARN模式下以Per-job或Session方式进行。对于Per-job模式，作业提交首先会在本地Client中将代码转换为可提交的JobGraph。然后，Client向资源管理系统（如YARN）申请资源，启动Application Master (AM)。如果是Session模式，这一步可以省略，因为Session模式下AM已经预创建。 接着，YARN分配资源，启动AM。Client将Job提交给Dispatcher，Dispatcher会启动一个新的JobManager线程。JobManager向Flink的ResourceManager（RM）申请Task执行所需的slot。在Session模式下，这个步骤可以跳过，因为Session模式下slot资源已经在集群中预分配。 RM向YARN请求资源以启动TaskManager。YARN响应，分配Container来启动TaskManager。Flink的RM接着向TM申请slot资源，TM提供可用的slot给JobManager。最后，JobManager将Task提交给TaskManager，TaskManager在新的线程中执行这些任务。 这个流程展示了Flink如何在分布式环境中高效地管理和执行流处理任务，确保数据的实时处理和容错能力。理解这个架构和流程对于理解和优化Flink应用程序至关重要。