Apache Flink的架构流程@TOC

Apache Flink的架构流程

Apache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架。实现了鱼与熊掌兼得的实时计算框架，它既包含了如Storm一样的低延迟的实时计算又完成了如Spark Streaming高吞吐量保证 exactly-once 语义。

其实现流批一体，本身的流式框架实现批处理是将批处理当作特殊的流处理来实现。

下面是Apache Flink的基础架构

这是一张再熟悉不过的图片，几乎了解过Flink的社畜都知道这张图，其中底层为数据来源、基础环境；Flink Runtime 这层是一套统一的分布式作业执行引擎，DataStream 和 DataSet 两套 API，分别用来编写流作业与批作业；这两者具有很高的灵活性但是学习成本高代码更加多，不够抽象；在上一层的封装则是恰恰相反的，提供了JAVA API,Scala API, SQL API（已经从弟弟升级为一级API）。

Flink Standalone 模式

1）Standalone 模式可以是单机版也可以是分布式

2）Standalone 具体的提交流程：

首先，由Flink Cluster Client提交job graph到Master，在Master中先经过Dispacher；Dispacher产生JobManager，JobManager将向Standalone ResourceManager申请资源，启动Task Manager

在Master中，Standalone ResourceManager主要作用是对资源进行管理；

TaskManager 启动之后，会有一个注册的过程，注册之后Job Manager 再将具体的 Task 任务分发给这个 TaskManager 去执行。

下面就具体谈谈其中的细节：

1、JobManager

JobManager 的功能主要有：

● 将 JobGraph 转换成 Execution Graph，最终将 Execution Graph 拿来运行；

● Scheduler 组件负责 Task 的调度；

● Checkpoint Coordinator 组 件 负 责 协 调 整 个 任 务 的 Checkpoint， 包 括Checkpoint 的开始和完成；

● 通过 Actor System 与 TaskManager 进行通信；

● 其它的一些功能，例如 Recovery Metadata，用于进行故障恢复时，可以从Metadata 里面读取数据。

2、TaskManager

TaskManager 里面的主要组件有：

● Memory & I/O Manager，即内存 I/O 的管理；

● Network Manager，用来对网络方面进行管理；

● Actor system，用来负责网络的通信；

TaskManager 被分成很多个 TaskSlot，每个任务都要运行在一个 TaskSlot里面，TaskSlot 是调度资源里的最小单位。

3、程序如何从Table API转换为Job Graph

Blink以及在Flink1.9版本中与Flink合并到一起，合并后在 Flink

1.9 中会存在两个 Planner：Flink Planner 和 Blink Planner；由于Blink是阿里起初以流批一体为目标，建立的一个Flink的重要分支，更加符合我们的需求，所以这里以 Blink Planner中的Job Graph作为示例。

SQL语句传入Blink Planner中后，由解析器将SQL语句解析为 SQLNode Tree（抽象语法树），紧接着做Validator（验证），将语法树放到 FunctionManger 和 CatalogManger中检验。 FunctionManger 主要是查询用户定义的 UDF，以及检查 UDF 是否合法，CatalogManger 主要是检查这个 Table或者 Database 是否存在。验证通过后，将生成Operation DAG（有向无环图）。此步骤之后，JAVA API,Scala API, SQL API将合到一处，有相同的优化和转化步骤。

Operation DAG（有向无环图）转化为 RelNode( 关系表达式 ) DAG

优化器将对RelNode( 关系表达式 ) DAG进行优化，并传送到FunctionManger 和 CatalogManger中检验语句的正确性，完成后生成Physical Rel DAG。

Blink Planner的优化器中batch和stream大多数的优化是共享的，但是，对 Batch 而言，它没有 state 的概念，而对于 Stream而言，它是不支持 sort 的，所以目前 Blink Planner 中，还是运行了两套独立的规则集（Rule Set）。

当生成Physical Rel DAG转化为 ExecNode DAG就是可执行的图计算了，可以算是blink的执行层，会执行大量的 CodeGen操作（代码编译）和非 Code 的 Operator 操作，这将 ExecNode 转化为 Transformation DAG。得到 Transformation DAG 后，最终会被转化成Job Graph。

参考文献；

Friedman E , Tzoumas K . Introduction to Apache Flink: Stream Processing for Real Time and Beyond[J]. 2016.

阿里大神们.零基础入门:从0到1学会Apache Flink[电子书].2019

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