1.Flink架构 Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于Master-Slave风格的架构,如下图所示: Flink集群启动时,会启动一个JobManager进程.至少一个TaskManager进程.在Local模式下,会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程.当Flink程序提交后,会创建一个Client来进行预处理,并转换为一个并行数据流,这是对应着一个Flink Job,从而可以被JobManager和TaskManager执行.在实现上…

前言 flink作为基于流的大数据计算引擎,可以说在大数据领域的红人,下面对flink-1.7的架构进行逻辑上的分析并和spark做了一些关键点的对比. 架构 如图1,flink架构分为3个部分,client,JobManager(简称jm)和TaskManager(简称tm).client负责提交用户的应用拓扑到jm,注意这和spark的driver用法不同,flink的client只是单纯的将用户提交的拓扑进行优化,然后提交到jm,不涉及任何的执行操作.jm负责task的调度,协调check…

1.基本组件栈 了解Spark的朋友会发现Flink的架构和Spark是非常类似的,在整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口. Flink分为架构分为三层,由上往下依次是API&Libraries层.Runtime核心层以及物理部署层 ​ API&Libraries层 作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑计算和批计算的接口,同时在此基础上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的CEP(复…

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli…

一.flink架构 1.1.集群模型和角色 如上图所示:当 Flink 集群启动后,首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager.由 Client 提交任务给 JobManager,JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行,然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报 给 JobManager.TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输.上述三者均为独立的 JVM 进程. Client 为提交 Job 的客户端,可以是运…

概述 FLIP6 对Flink架构进行了改进,引入了Dispatcher组件集成了所有任务共享的一些组件:SubmittedJobGraphStore,LibraryCacheManager等,为了保证高可用,存在多个Dispatcher进行Master选举,同时Dispatcher必须把JobGraphs和提交job的相关jar包存储到持久化仓库中,保证failover后能恢复已经运行的任务. 本文基于flink1.7.2进行分析,解析standalone模式的启动流程与架构,首先下载该版本的…

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为…

Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能. 现有的开源计算方案,会把流处理和批处理作为两种不同的应用类型,因为它们所提供的SLA(Service-Level-Aggreement)是完全不相同的:流处理一般需要支持低延迟.Exactly-once保证,而批处理需要支持高吞吐.高效处理. Flink从另一个视角看待流处理和批处理,将二者统一起来:Flink是完全支持流处理,也就是说作为…

Task Slot     Flink中每个真正执行任务的TaskManager都是一个JVM进程,其在多线程环境中执行一个或者多个子任务.为了控制一个JVM同时能运行的任务数量,flink引入了task slot的概念.每一个task solt代表了TaskManager资源的一个子集,比如,一个拥有3个solt的TaskManager,每一个solt可以使用1/3TM所管理的内存.进行资源分割意味着为子任务保留足够的内存,从而避免与其他子任务进行竞争.注意:当前solt还不能分割cpu资源,…

检查点,保存点,与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统,这种场景下,它需要处理各种异常,例如进程终止.机器故障.网络中断等.因为tasks在本地维护它们的state,Flink必须确保在出现故障的情况下,state不会丢失,并且保持一致性. 在这一节,我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制.我们也会讨论Flink独特的保存点功能. 一致性检查点(consistent checkpoints) Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点…