【Flink精讲】Flink任务调度机制
Graph 的概念
Flink 中的执行图可以分成四层： StreamGraph -> JobGraph -> ExecutionGraph -> 物理执
行图。
- StreamGraph：是根据用户通过 Stream API 编写的代码生成的最初的图。用来表示程序的拓扑结构。
- JobGraph： StreamGraph 经过优化后生成了 JobGraph，提交给 JobManager 的数据结构。主要的优化为，将多个符合条件的节点 chain 在一起作为一个节点，这样可以减少数据在节点之间流动所需要的序列化/反序列化/传输消耗。
- ExecutionGraph： JobManager 根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph。 ExecutionGraph 是JobGraph 的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。
- 物 理 执 行 图 ： JobManager 根据 ExecutionGraph 对 Job 进行调度后，在各个TaskManager 上部署 Task 后形成的“图”，并不是一个具体的数据结构。
WordCount举例
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 检查输入
final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
...
// set up the execution environment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// get input data
DataStream<String> text =
env.socketTextStream(params.get("hostname"), params.getInt("port"), '\n', 0);
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts =
// split up the lines in pairs (2-tuples) containing: (word,1)
text.flatMap(new Tokenizer())
// group by the tuple field "0" and sum up tuple field "1"
.keyBy(0)
.sum(1);
counts.print();
// execute program
env.execute("WordCount from SocketTextStream Example");
}
StreamGraph在Client生成
分区器
JobGraph在Client生成
ExecutionGraph在JobManager生成
