Flink 组成

1.JobManager

管理任务

• 作业调度：负责接收和调度作业，分配任务到 TaskManager。
• 资源管理：管理集群资源，协调 TaskManager 的启动和停止。
• 故障恢复：负责作业的故障恢复，重新调度失败的任务。

JobManager 相关参数：

• jobmanager.memory.process.size：JobManager 进程的总内存大小。
• jobmanager.rpc.address：JobManager 的 RPC 通信地址。
• jobmanager.rpc.port：JobManager 的 RPC 通信端口。

2.TaskManager

执行任务

• 任务执行：负责执行分配给它的任务（如数据处理、计算等）。
• 资源管理：管理分配给它的资源（如 CPU、内存等）。
• 心跳机制：定期向 JobManager 发送心跳，报告自身状态。

TaskManager 相关参数：

• taskmanager.numberOfTaskSlots：每个 TaskManager 提供的任务槽数量。
• taskmanager.memory.process.size：TaskManager 进程的总内存大小。
• taskmanager.network.memory.fraction：TaskManager 分配给网络缓冲区的内存比例。

3.ResourceManager

资源管理

• 资源分配：管理集群资源，分配资源给 TaskManager。
• 资源回收：回收不再使用的资源，优化资源利用。
• 资源监控：监控集群资源的使用情况，确保资源的合理分配。

4.Dispatcher

分发器

• 作业分发：接收客户端提交的作业，分发给 JobManager。
• 作业管理：管理作业的生命周期，包括提交、调度和完成。
• 作业监控：提供作业的监控信息，如进度、日志等。

Dispatcher 相关参数：

• dispatcher.address：Dispatcher 的地址。
• dispatcher.port：Dispatcher 的端口。

5.Client

提交任务

• 作业提交：负责将作业提交到 Flink 集群。
• 作业配置：配置作业的参数和资源需求。
• 作业监控：监控作业的执行状态，提供日志和性能指标。

6. Env

环境

• 执行环境配置：配置作业的执行环境，包括并行度、资源需求等。
• 作业执行：执行作业的逻辑，包括数据源、转换和数据汇出。

环境参数

• parallelism.default：默认的并行度。
• execution.batch.speculative.enabled：是否启用推测执行。

JobManager Metrics

TaskManager Metrics

堆内存计算：