Flink ResourceManager原理与代码实例讲解
1. 背景介绍
1.1 大数据处理的挑战
在大数据时代,海量数据的实时处理已成为各行各业的迫切需求。传统的批处理框架如Hadoop MapReduce已无法满足实时计算的要求。因此,流式计算框架应运而生,其中Apache Flink以其优异的性能和灵活的API脱颖而出。
1.2 Flink概述
Apache Flink是一个开源的分布式流处理和批处理框架。它提供了统一的API,支持流处理和批处理,可以实现高吞吐、低延迟、exactly-once语义的有状态计算。Flink的核心是其分布式流式数据流引擎,以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序。
1.3 ResourceManager在Flink中的作用
在Flink的架构中,ResourceManager扮演着至关重要的角色。它负责管理Flink集群中的资源,包括TaskManager的注册与注销、资源的分配与回收等。深入理解ResourceManager的工作原理,对于优化Flink作业的资源利用、提高集群的性能和稳定性具有重要意义。
2. 核心概念与联系
2.1 Flink架构概览
Flink采用主从架构,主要由JobManager、TaskManager和ResourceManager三大组件构成。
- JobManager: 负责接收客户端提交的作业,协调任务的执行。一个集群只有一个active的JobManager。
- TaskManager: 负责执行作业的任务(Task),管理其所在节点的计算资源。一个集群可以有多个TaskManager。
- ResourceManager: 负责管理集群中的资源,如Task
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/139382533
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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