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Flink运行架构剖析

本文主要介绍 Flink Runtime 的作业执行的核心机制。首先介绍 Flink Runtime 的整体架构以及 Job 的基本执行流程,然后介绍Flink 的Standalone运行架构,最后对Flink on YARN的两种模式进行了详细剖析。

Flink Runtime作业执行流程分析

整体架构图

Flink Runtime 层的主要架构如下图所示,它展示了一个 Flink 集群的基本结构。整体来说,它采用了标准 master-slave 的结构,master负责管理整个集群中的资源和作业;TaskExecutor 则是 Slave,负责提供具体的资源并实际执行作业。

执行流程分析

  • 组件介绍

Application Master 部分包含了三个组件,即 Dispatcher、ResourceManager 和 JobManager。其中,Dispatcher 负责接收用户提供的作业,并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的 JobManager 组件。ResourceManager 负责资源的管理,在整个 Flink 集群中只有一个 ResourceManager。JobManager 负责管理作业的执行,在一个 Flink 集群中可能有多个作业同时执行,每个作业都有自己的 JobManager 组件。这三个组件都包含在 AppMaster 进程。 TaskManager主要负责执行具体的task任务,StateBackend 主要应用于状态的checkpoint。 Cluster Manager是集群管理器,比如Standalone、YARN、K8s等。

  • 流程分析

1.当用户提交作业的时候,提交脚本会首先启动一个 Client进程负责作业的编译与提交。它首先将用户编写的代码编译为一个 JobGraph,在这个过程,它还会进行一些检查或优化等工作,例如判断哪些 Operator 可以 Chain 到同一个 Task 中。然后,Client 将产生的 JobGraph 提交到集群中执行。此时有两种情况,一种是类似于 Standalone 这种 Session 模式,AM 会预先启动,此时 Client 直接与 Dispatcher 建立连接并提交作业即可。另一种是 Per-Job 模式,AM 不会预先启动,此时 Client 将首先向资源管理系统 (如Yarn、K8S)申请资源来启动 AM,然后再向 AM 中的 Dispatcher 提交作业。

2.当作业到 Dispatcher 后,Dispatcher 会首先启动一个 JobManager 组件,然后 JobManager 会向 ResourceManager 申请资源来启动作业中具体的任务。如果是Session模式,则TaskManager已经启动了,就可以直接分配资源。如果是per-Job模式,ResourceManager 也需要首先向外部资源管理系统申请资源来启动 TaskExecutor,然后等待 TaskExecutor 注册相应资源后再继续选择空闲资源进程分配,JobManager 收到 TaskExecutor 注册上来的 Slot 后,就可以实际提交 Task 了。

3.TaskExecutor 收到 JobManager 提交的 Task 之后,会启动一个新的线程来执行该 Task。Task 启动后就会开始进行预先指定的计算,并通过数据 Shuffle 模块互相交换数据。

Flink Standalone运行架构

Flink Standalone运行架构如下图所示:

Standalone模式需要先启动Jobmanager和TaskManager进程,每一个作业都是自己的JobManager。 Client:任务提交,生成JobGraph

JobManager:调度Job,协调Task,通信,申请资源

TaskManager:具体任务执行,请求资源

Flink On YARN运行架构

关于YARN的基本架构原理,详见另一篇我的另一篇文章YARN架构原理

Per-Job模式

Per-job 模式下整个 Flink 集群只执行单个作业,即每个作业会独享 Dispatcher 和 ResourceManager 组件。此外,Per-job 模式下 AppMaster 和 TaskExecutor 都是按需申请的。因此,Per-job 模式更适合运行执行时间较长的大作业,这些作业对稳定性要求较高,并且对申请资源的时间不敏感。

  1. 独享Dispatcher与ResourceManager
  2. 按需申请资源(TaskExecutor)
  3. 适合执行时间较长的大作业

Session模式

在 Session 模式下,Flink 预先启动 AppMaster 以及一组 TaskExecutor,然后在整个集群的生命周期中会执行多个作业。可以看出,Session 模式更适合规模小,执行时间短的作业。

  1. 共享Dispatcher与ResourceManager
  2. 共享资源
  3. 适合小规模,执行时间较短的作业

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/165904006

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