Loading...
墨滴

freeshow

2021/09/01  阅读:27  主题:姹紫

Flink入门 04.原理初探

1 Flink角色分工

在实际生产中,Flink 都是以集群在运行,在运行的过程中包含了两类进程。

  • JobManager

    它扮演的是集群管理者的角色,负责调度任务、协调 checkpoints、协调故障恢复、收集 Job 的状态信息,并管理 Flink 集群中的从节点 TaskManager。

  • TaskManager

    实际负责执行计算的 Worker,在其上执行 Flink Job 的一组 Task;TaskManager 还是所在节点的管理员,它负责把该节点上的服务器信息比如内存、磁盘、任务运行情况等向 JobManager 汇报。

  • Client:

    用户在提交编写好的 Flink 工程时,会先创建一个客户端再进行提交,这个客户端就是 Client

2 Flink执行流程

https://blog.csdn.net/sxiaobei/article/details/80861070

https://blog.csdn.net/super_wj0820/article/details/90726768

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/ops/deployment/yarn_setup.html

2.1 Standalone版

2.2 On Yarn版

  1. Client向HDFS上传Flink的Jar包和配置

  2. Client向Yarn ResourceManager提交任务并申请资源

  3. ResourceManager分配Container资源并启动ApplicationMaster,然后AppMaster加载Flink的Jar包和配置构建环境,启动JobManager

  4. ApplicationMaster向ResourceManager申请工作资源,NodeManager加载Flink的Jar包和配置构建环境并启动TaskManager

  5. TaskManager启动后向JobManager发送心跳包,并等待JobManager向其分配任务

3 Flink Streaming Dataflow

官网关于Flink的词汇表

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/concepts/glossary.html#glossary

3.1 Dataflow、Operator、Partition、SubTask、Parallelism

  1. Dataflow:Flink程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型

  2. Operator:数据流模型中的每一个操作被称作Operator,Operator分为:Source/Transform/Sink

  3. Partition:数据流模型是分布式的和并行的,执行中会形成1~n个分区

  4. Subtask:多个分区任务可以并行,每一个都是独立运行在一个线程中的,也就是一个Subtask

  5. Parallelism:并行度,就是可以同时真正执行的subtask数(分区数)

3.2 Operator传递模式

数据在两个operator(算子)之间传递的时候有两种模式:

  1. One to One模式

    两个operator用此模式传递的时候,会保持数据的分区数和数据的排序;如上图中的Source1到Map1,它就保留的Source的分区特性,以及分区元素处理的有序性。--类似于Spark中的窄依赖

  2. Redistributing 模式:

    这种模式会改变数据的分区数;每一个operator subtask会根据选择transformation把数据发送到不同的目标subtasks,比如keyBy()会通过hashcode重新分区,broadcast()和rebalance()方法会随机重新分区。--类似于Spark中的宽依赖

3.3 Operator Chain

客户端在提交任务的时候会对Operator进行优化操作,能进行合并的Operator会被合并为一个Operator,

合并后的Operator称为Operator chain,实际上就是一个执行链,每个执行链会在TaskManager上一个独立的线程中执行--就是SubTask

3.4 TaskSlot And Slot Sharing

  • 任务槽(TaskSlot)

    image-20210224144810752
    image-20210224144810752

    每个TaskManager是一个JVM的进程, 为了控制一个TaskManager(worker)能接收多少个task,Flink通过Task Slot来进行控制。TaskSlot数量是用来限制一个TaskManager工作进程中可以同时运行多少个工作线程,TaskSlot 是一个 TaskManager 中的最小资源分配单位,一个 TaskManager 中有多少个 TaskSlot 就意味着能支持多少并发的Task处理。

    Flink将进程的内存进行了划分到多个slot中,内存被划分到不同的slot之后可以获得如下好处:

    • TaskManager最多能同时并发执行的子任务数是可以通过TaskSolt数量来控制的

    • TaskSolt有独占的内存空间,这样在一个TaskManager中可以运行多个不同的作业,作业之间不受影响。

  • 槽共享(Slot Sharing)

    Flink允许子任务共享插槽,即使它们是不同任务(阶段)的子任务(subTask),只要它们来自同一个作业。

    比如图左下角中的map和keyBy和sink 在一个 TaskSlot 里执行以达到资源共享的目的。

    允许插槽共享有两个主要好处:

    • 资源分配更加公平,如果有比较空闲的slot可以将更多的任务分配给它。

    • 有了任务槽共享,可以提高资源的利用率。

    注意:

    • slot是静态的概念,是指taskmanager具有的并发执行能力

    • parallelism是动态的概念,是指程序运行时实际使用的并发能力

4 Flink运行时组件

Flink运行时架构主要包括四个不同的组件,它们会在运行流处理应用程序时协同工作:

  • 作业管理器(JobManager):分配任务、调度checkpoint做快照

  • 任务管理器(TaskManager):主要干活的

  • 资源管理器(ResourceManager):管理分配资源

  • 分发器(Dispatcher):方便递交任务的接口,WebUI

因为Flink是用Java和Scala实现的,所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下:

  1. 作业管理器(JobManager)

    • 控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的JobManager 所控制执行。

    • JobManager 会先接收到要执行的应用程序,这个应用程序会包括:作业图(JobGraph)、逻辑数据流图(logical dataflow graph)和打包了所有的类、库和其它资源的JAR包。

    • JobManager 会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图,这个图被叫做“执行图”(ExecutionGraph),包含了所有可以并发执行的任务。

    • JobManager 会向资源管理器(ResourceManager)请求执行任务必要的资源,也就是任务管理器(TaskManager)上的插槽(slot)。一旦它获取到了足够的资源,就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。而在运行过程中,JobManager会负责所有需要中央协调的操作,比如说检查点(checkpoints)的协调。

  2. 任务管理器(TaskManager)

    • Flink中的工作进程。通常在Flink中会有多个TaskManager运行,每一个TaskManager都包含了一定数量的插槽(slots)。插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量。

    • 启动之后,TaskManager会向资源管理器注册它的插槽;收到资源管理器的指令后,TaskManager就会将一个或者多个插槽提供给JobManager调用。JobManager就可以向插槽分配任务(tasks)来执行了。

    • 在执行过程中,一个TaskManager可以跟其它运行同一应用程序的TaskManager交换数据。

  3. 资源管理器(ResourceManager)

    • 主要负责管理任务管理器(TaskManager)的插槽(slot),TaskManger 插槽是Flink中定义的处理资源单元。

    • Flink为不同的环境和资源管理工具提供了不同资源管理器,比如YARN、Mesos、K8s,以及standalone部署。

    • 当JobManager申请插槽资源时,ResourceManager会将有空闲插槽的TaskManager分配给JobManager。如果ResourceManager没有足够的插槽来满足JobManager的请求,它还可以向资源提供平台发起会话,以提供启动TaskManager进程的容器。

  4. 分发器(Dispatcher)

    • 可以跨作业运行,它为应用提交提供了REST接口。

    • 当一个应用被提交执行时,分发器就会启动并将应用移交给一个JobManager。

    • Dispatcher也会启动一个Web UI,用来方便地展示和监控作业执行的信息。

    • Dispatcher在架构中可能并不是必需的,这取决于应用提交运行的方式。

5 Flink执行图(ExecutionGraph)

由Flink程序直接映射成的数据流图是StreamGraph,也被称为逻辑流图,因为它们表示的是计算逻辑的高级视图。为了执行一个流处理程序,Flink需要将逻辑流图转换为物理数据流图(也叫执行图),详细说明程序的执行方式。

Flink 中的执行图可以分成四层:StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图

  1. 原理介绍

    • Flink执行executor会自动根据程序代码生成DAG数据流图

    • Flink 中的执行图可以分成四层:StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执行图。

    • StreamGraph:是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。表示程序的拓扑结构。

    • JobGraph:StreamGraph经过优化后生成了 JobGraph,提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为,将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点,这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。

    • ExecutionGraph:JobManager 根据 JobGraph 生成ExecutionGraph。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本,是调度层最核心的数据结构。

    • 物理执行图:JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度后,在各个TaskManager 上部署 Task 后形成的“图”,并不是一个具体的数据结构。

  2. 简单理解:

    • StreamGraph:最初的程序执行逻辑流程,也就是算子之间的前后顺序--在Client上生成

    • JobGraph:将OneToOne的Operator合并为OperatorChain--在Client上生成

    • ExecutionGraph:将JobGraph根据代码中设置的并行度和请求的资源进行并行化规划!--在JobManager上生成

    • 物理执行图:将ExecutionGraph的并行计划,落实到具体的TaskManager上,将具体的SubTask落实到具体的TaskSlot内进行运行。


欢迎关注微信公众号:大数据AI
欢迎关注微信公众号:大数据AI

freeshow

2021/09/01  阅读:27  主题:姹紫

作者介绍

freeshow