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Flink 架构概览

Flink 架构概览 -Job​

Flink架构概览

用户通过 DataStream API、DataSet API、SQL 和 Table API 编写 Flink 任务，它会生成一个 JobGraph。JobGraph 是由 source、map()、keyBy()/window()/apply() 和 Sink 等算子组成的。当 JobGraph 提交给 Flink 集群后，能够以 Local、Standalone、Yarn 和 Kubernetes 四种模式运行。

Flink 架构概览 -JobManager​

Flink架构概览

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。

Flink 架构概览 -TaskManager​

Flink架构概览

TaskManager 是负责具体任务的执行过程，在 JobManager 申请到资源之后开始启动。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。

Flink架构概览

在介绍 Yarn 之前先简单的介绍一下 Flink Standalone 模式，这样有助于更好地了解 Yarn 和 Kubernetes 架构。

  • 在 Standalone 模式下，Master 和 TaskManager 可以运行在同一台机器上，也可以运行在不同的机器上。
  • 在 Master 进程中，Standalone ResourceManager 的作用是对资源进行管理。当用户通过 Flink Cluster Client 将 JobGraph 提交给 Master 时， JobGraph 先经过 Dispatcher。
  • 当 Dispatcher 收 到 客 户 端 的 请 求 之 后， 生 成 一 个 JobManager。 接着JobManager 进程向 Standalone ResourceManager 申请资源，最终再启动 TaskManager。
  • TaskManager 启动之后，会有一个注册的过程，注册之后 JobManager 再将具体的 Task 任务分发给这个 TaskManager 去执行。以上就是一个 Standalone 任务的运行过程。

接下来总结一下 Flink 的基本架构和它在运行时的一些组件，具体如下：

  • Client：用户通过 SQL 或者 API 的方式进行任务的提交，提交后会生成一个JobGraph。
  • JobManager：JobManager 接受到用户的请求之后，会对任务进行调度，并且申请资源启动 TaskManager。
  • TaskManager： 它 负 责 一 个 具 体 Task 的 执 行。TaskManager 向JobManager 进行注册，当 TaskManager 接收到 JobManager 分配的任务之后，开始执行具体的任务。

Yarn 架构原理 - 总览​

Yarn 模式在国内使用比较广泛，基本上大多数公司在生产环境中都使用过 Yarn 模式。首先介绍一下 Yarn 的架构原理，因为只有足够了解 Yarn 的架构原理，才能更好的知道 Flink 是如何在 Yarn 上运行的。

Flink架构概览

Yarn 的架构原理如上图所示，最重要的角色是 ResourceManager，主要用来负责整个资源的管理，Client 端是负责向 ResourceManager 提交任务。

用户在 Client 端提交任务后会先给到 Resource Manager。Resource Manager 会启动 Container，接着进一步启动 Application Master，即对 Master 节点的启动。当 Master 节点启动之后，会向 Resource Manager 再重新申请资源，当Resource Manager 将资源分配给 Application Master 之后，Application Master再将具体的 Task 调度起来去执行。

Yarn 架构原理 - 组件​

Yarn 集群中的组件包括：

  • ResourceManager (RM)：ResourceManager (RM) 负责处理客户端请求、启动 / 监控 ApplicationMaster、监控 NodeManager、资源的分配与调度，包含 Scheduler 和 Applications Manager。
  • ApplicationMaster (AM)：ApplicationMaster (AM) 运行在 Slave 上，负责数据切分、申请资源和分配、任务监控和容错。
  • NodeManager (NM)：NodeManager (NM) 运行在 Slave 上，用于单节点资源管理、AM/RM 通信以及汇报状态。
  • Container：Container 负责对资源进行抽象，包括内存、CPU、磁盘，网络等资源。

Yarn 架构原理 - 交互​

Flink架构概览

以在 Yarn 上运行 MapReduce 任务为例来讲解下 Yarn 架构的交互原理：

  • 首先，用户编写 MapReduce 代码后，通过 Client 端进行任务提交。
  • ResourceManager 在接收到客户端的请求后，会分配一个 Container 用来启动 ApplicationMaster，并通知 NodeManager 在这个 Container 下启动ApplicationMaster。
  • ApplicationMaster 启动后，向 ResourceManager 发起注册请求。接着ApplicationMaster 向 ResourceManager 申请资源。根据获取到的资源,和相关的 NodeManager 通信，要求其启动程序。
  • 一个或者多个 NodeManager 启动 Map/Reduce Task。
  • NodeManager 不断汇报 Map/Reduce Task 状态和进展给 ApplicationMaster。
  • 当所有 Map/Reduce Task 都完成时，ApplicationMaster 向 ResourceManager 汇报任务完成，并注销自己。

Flink架构概览

Flink on Yarn 中的 Per Job 模式是指每次提交一个任务，然后任务运行完成之后资源就会被释放。在了解了 Yarn 的原理之后，Per Job 的流程也就比较容易理解了，具体如下：

  • 首先 Client 提交 Yarn App，比如 JobGraph 或者 JARs。
  • 接 下 来 Yarn 的 ResourceManager 会 申 请 第 一 个 Container。 这个Container 通过 Application Master 启动进程，Application Master 里面行的是 Flink 程序，即 Flink-Yarn ResourceManager 和 JobManager。
  • 最后 Flink-Yarn ResourceManager 向 Yarn ResourceManager 申请资源。当分配到资源后，启动 TaskManager。TaskManager 启动后向 Flink Yarn ResourceManager 进行注册，注册成功后 JobManager 就会分配具体的任务给 TaskManager 开始执行。

Flink架构概览

在 Per Job 模式中，执行完任务后整个资源就会释放，包括 JobManager、TaskManager 都全部退出。而 Session 模式则不一样，它的 Dispatcher 和 ResourceManager 是可以复用的。Session 模式下，当 Dispatcher 在收到请求之后，会启动 JobManager(A)，让 JobManager(A) 来完成启动 TaskManager，接着会启动 JobManager(B) 和对应的 TaskManager 的运行。当 A、B 任务运行完成后，资源并不会释放。Session 模式也称为多线程模式，其特点是资源会一直存在不会释放，多个 JobManager 共享一个 Dispatcher，而且还共享 Flink-YARN ResourceManager。

Session 模式和 Per Job 模式的应用场景不一样。Per Job 模式比较适合那种对启动时间不敏感，运行时间较长的任务。Seesion 模式适合短时间运行的任务，一般是批处理任务。若用 Per Job 模式去运行短时间的任务，那就需要频繁的申请资源，运行结束后，还需要资源释放，下次还需再重新申请资源才能运行。显然，这种任务会频繁启停的情况不适用于 Per Job 模式，更适合用 Session 模式。

Yarn 模式特点​

Yarn 模式的优点有：

  • 资源的统一管理和调度。Yarn 集群中所有节点的资源（内存、CPU、磁盘、网络等）被抽象为 Container。计算框架需要资源进行运算任务时需要向 Resource Manager 申请 Container，Yarn 按照特定的策略对资源进行调度和进行 Container 的分配。Yarn 模式能通过多种任务调度策略来利用提高集群资源利用率。例如 FIFO Scheduler、Capacity Scheduler、Fair Scheduler，并能设置任务优先级。
  • 资源隔离。Yarn 使用了轻量级资源隔离机制 Cgroups 进行资源隔离以避免相互干扰，一旦 Container 使用的资源量超过事先定义的上限值，就将其杀死。
  • 自动 failover 处理。例如 Yarn NodeManager 监控、Yarn ApplicationManager 异常恢复。Yarn 模式虽然有不少优点，但是也有诸多缺点，例如运维部署成本较高，灵活性不够。

Yarn 模式的环境准备​

Yarn 环境准备:

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/deployment/resource-providers/yarn/

高可用：

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/deployment/ha/zookeeper_ha/

Kubernetes 是 Google 开 源 的 容 器 集 群 管 理 系 统， 其 提 供 应 用 部 署、 维护、扩展机制等功能，利用 Kubernetes 能方便地管理跨机器运行容器化的应用。Kubernetes 和 Yarn 相比，相当于下一代的资源管理系统，但是它的能力远远不止这些。

Kubernetes- 基本概念​

Kubernetes（k8s）中的 Master 节点，负责管理整个集群，含有一个集群的资源数据访问入口，还包含一个 Etcd 高可用键值存储服务。Master 中运行着 API Server，Controller Manager 及 Scheduler 服务。Node 为集群的一个操作单元，是 Pod 运行的宿主机。Node 节点里包含一个 agent 进程，能够维护和管理该 Node 上的所有容器的创建、启停等。Node 还含有一个服务端 kube-proxy，用于服务发现、反向代理和负载均衡。Node 底层含有 docker engine，docker 引擎主要负责本机容器的创建和管理工作。Pod 运行于 Node 节点上，是若干相关容器的组合。在 K8s 里面 Pod 是创建、调度和管理的最小单位。

Flink架构概览

具体解释看下面链接:

https://www.yuque.com/leifengyang/oncloud/ghnb83

Flink on Kubernetes- 架构​

Flink架构概览

Flink on Kubernetes 的架构如图所示，Flink 任务在 Kubernetes 上运行的步骤有：

  • 首先往 Kubernetes 集群提交了资源描述文件后，会启动 Master 和 Worker 的 container。
  • Master Container 中会启动 Flink Master Process，包含 Flink-Container、ResourceManager、JobManager 和 Program Runner。
  • Worker Container 会 启 动 TaskManager， 并 向 负 责 资 源 管 理 的 ResourceManager 进行注册，注册完成之后，由 JobManager 将具体的任务分给 Container，再由 Container 去执行。
  • 需要说明的是，在 Flink 里的 Master 和 Worker 都是一个镜像，只是脚本的命令不一样，通过参数来选择启动 master 还是启动 Worker。

JobManager 的执行过程分为两步 :

  • 首先，JobManager 通过 Deployment 进行描述，保证 1 个副本的 Container 运行 JobManager，可以定义一个标签，例如 flink-jobmanager。
  • 其次，还需要定义一个 JobManager Service，通过 service name 和 port 暴露 JobManager 服务，通过标签选择对应的 pods。

TaskManager 也是通过 Deployment 来进行描述，保证 n 个副本的 Container 运行 TaskManager，同时也需要定义一个标签，例如 flink-taskmanager。 对于 JobManager 和 TaskManager 运行过程中需要的一些配置文件，如： flink-conf.yaml、hdfs-site.xml、core-site.xml，可以通过将它们定义为 ConfigMap 来实现配置的传递和读取。

Flink on Kubernetes- 交互​

Flink架构概览

整个交互的流程比较简单，用户往 Kubernetes 集群提交定义好的资源描述文件即可，例如 deployment、configmap、service 等描述。后续的事情就交给 Kubernetes 集群自动完成。Kubernetes 集群会按照定义好的描述来启动 pod，运行用户程序。各个组件的具体工作如下：

  • Service: 通过标签 (label selector) 找到 job manager 的 pod 暴露服务。
  • Deployment：保证 n 个副本的 container 运行 JM/TM，应用升级策略。
  • ConfigMap：在每个 pod 上通过挂载 /etc/flink 目录，包含 flink-conf.yaml 内容。