Flink 角色指南：了解各组件的职责与功能

角色

Flink 是一个分布式流处理框架，它的架构由多个角色组成，每个角色在系统中都有特定的职责。以下是 Flink 中各主要角色及其作用的详解介绍：

1. Client

• 作用：Client 是用户提交作业的入口。用户通过 Client 将作业提交给集群。
• 职责- 解析用户提交的作业。- 将作业的 jar 文件和依赖上传到集群。- 与 JobManager 通信以提交作业。

2. JobManager

• 作用：JobManager 是 Flink 的核心组件之一，负责调度和管理作业的执行。
• 职责： - 接受并解析由 Client 提交的作业。- 创建和启动 JobMaster 实例来管理具体作业的执行。- 分配资源并将任务分发给 TaskManager。- 处理任务的故障恢复和重新启动。- 管理作业的 checkpoint 和状态恢复。

3. JobMaster

• 作用：每个 Flink 作业都有一个对应的 JobMaster 实例，负责该作业的具体执行和管理。
• 职责： - 启动和停止作业的所有任务。- 与 TaskManager 通信，协调任务执行。- 监控作业的执行状态，处理故障恢复。- 管理作业的 checkpoint 和状态。- 向 JobManager 汇报作业的执行情况。

4. TaskManager

• 作用：TaskManager 是 Flink 的工作节点，负责执行分配给它的任务。
• 职责： - 接收并执行 JobMaster 分配的任务。- 管理任务的状态和 checkpoint。- 向 JobMaster 汇报任务的执行情况。- 提供数据交换服务，用于不同任务之间的数据传输。

5. ResourceManager

• 作用：ResourceManager 管理 Flink 集群中的资源分配。
• 职责： - 与集群管理系统（如 YARN、Kubernetes）交互，申请和释放资源。- 向 JobManager 提供可用资源信息。- 分配资源给 TaskManager 并启动新的 TaskManager 实例。- 监控集群资源的使用情况，优化资源分配。

6. Dispatcher

• 作用：Dispatcher 负责处理来自客户端的作业提交请求，并创建 JobManager 实例。
• 职责： - 接收并解析 Client 的作业提交请求。- 为每个提交的作业创建一个新的 JobManager 实例。- 提供一个 REST 接口，供客户端查询作业状态和执行结果。

7. Checkpoint Coordinator

• 作用：Checkpoint Coordinator 是 JobMaster 的一部分，负责管理作业的 checkpoint 和状态恢复。
• 职责： - 定期触发 checkpoint。- 收集各个任务的 checkpoint 数据并存储到持久化存储中。- 在作业恢复时，从 checkpoint 恢复状态。

8. Web UI

• 作用：Flink 提供的 Web UI 用于监控和管理作业。
• 职责： - 展示作业的执行状态和任务的运行情况。- 提供作业的执行历史和日志。- 允许用户提交和取消作业。

9. Job Graph 和 Execution Graph

• 作用：这两个图是 Flink 内部用于描述作业的执行逻辑和实际执行计划的抽象。- Job Graph：表示作业的逻辑执行计划。- Execution Graph：表示作业的物理执行计划，包含实际的任务和数据流。