Apache 流框架Flink简介

1.Flink架构及特性分析

Flink是个相当早的项目，开始于2008年，但只在最近才得到注意。Flink是原生的流处理系统，提供high level的API。Flink也提供 API来像Spark一样进行批处理，但两者处理的基础是完全不同的。Flink把批处理当作流处理中的一种特殊情况。在Flink中，所有 的数据都看作流，是一种很好的抽象，因为这更接近于现实世界。

在国外一些社区，有很多人将大数据的计算引擎分成了 4 代，当然，也有很多人不会认同。首先第一代的计算引擎，无疑就是 Hadoop 承载的 MapReduce。这里大家应该都不会对 MapReduce 陌生，它将计算分为两个阶段，分别为 Map 和 Reduce。对于上层应用来说，就不得不想方设法去拆分算法，甚至于不得不在上层应用实现多个 Job 的串联，以完成一个完整的算法，例如迭代计算。由于这样的弊端，催生了支持 DAG 框架的产生。因此，支持 DAG 的框架被划分为第二代计算引擎。如 Tez 以及更上层的 Oozie。这里我们不去细究各种 DAG 实现之间的区别，不过对于当时的 Tez 和 Oozie 来说，大多还是批处理的任务。接下来就是以 Spark 为代表的第三代的计算引擎。第三代计算引擎的特点主要是 Job 内部的 DAG 支持（不跨越Job），以及强调的实时计算。在这里，很多人也会认为第三代计算引擎也能够很好的运行批处理的 Job。随着第三代计算引擎的出现，促进了上层应用快速发展，例如各种迭代计算的性能以及对流计算和 SQL 等的支持。Flink 的诞生就被归在了第四代。这应该主要表现在 Flink 对流计算的支持，以及更一步的实时性上面。当然Flink 也可以支持 Batch 的任务，以及 DAG 的运算。

1.1 基本架构

下面我们介绍下Flink的基本架构, 有三种部署模式，分别是 Local、Standalone Cluster 和 Yarn Cluster。Flink系统的Yarn Cluster架构与Spark类似，是一个基于Master-Slave风格的架构。

当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager， JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。 TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。

Client 为提交 Job 的客户端，可以是运行在任何机器上（与 JobManager 环境连通即可）。提交 Job 后，Client 可以结束进程 （Streaming的任务），也可以不结束并等待结果返回。

JobManager 主要负责调度 Job 并协调 Task 做 checkpoint，职责上很像 Storm 的 Nimbus。从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包 等资源后，会生成优化后的执行计划，并以 Task 的单元调度到各个 TaskManager 去执行。

TaskManager 在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个 slot 能启动一个 Task，Task 为线程。从 JobManager 处接收需要 部署的 Task，部署启动后，与自己的上游建立 Netty 连接，接收数据并处理。

JobManager

JobManager是Flink系统的协调者，它负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。同时，JobManager还负责收集Job 的状态信息，并管理Flink集群中从节点TaskManager。JobManager所负责的各项管理功能，它接收到并处理的事件主要包括：

RegisterTaskManager

在Flink集群启动的时候，TaskManager会向JobManager注册，如果注册成功，则JobManager会向TaskManager回复消息 AcknowledgeRegistration。

SubmitJob

Flink程序内部通过Client向JobManager提交Flink Job，其中在消息SubmitJob中以JobGraph形式描述了Job的基本信息。

CancelJob

请求取消一个Flink Job的执行，CancelJob消息中包含了Job的ID，如果成功则返回消息CancellationSuccess，失败则返回消息 CancellationFailure。

UpdateTaskExecutionState

TaskManager会向JobManager请求更新ExecutionGraph中的ExecutionVertex的状态信息，更新成功则返回true。

RequestNextInputSplit

运行在TaskManager上面的Task，请求获取下一个要处理的输入Split，成功则返回NextInputSplit。

JobStatusChanged

ExecutionGraph向JobManager发送该消息，用来表示Flink Job的状态发生的变化，例如：RUNNING、CANCELING、 FINISHED等。

TaskManager

TaskManager也是一个Actor，它是实际负责执行计算的Worker，在其上执行Flink Job的一组Task。每个TaskManager负责管理 其所在节点上的资源信息，如内存、磁盘、网络，在启动的时候将资源的状态向JobManager汇报。TaskManager端可以分成两个 阶段：

注册阶段

TaskManager会向JobManager注册，发送RegisterTaskManager消息，等待JobManager返回AcknowledgeRegistration，然 后TaskManager就可以进行初始化过程。

可操作阶段

该阶段TaskManager可以接收并处理与Task有关的消息，如SubmitTask、CancelTask、FailTask。如果TaskManager无法连接 到JobManager，这是TaskManager就失去了与JobManager的联系，会自动进入“注册阶段”，只有完成注册才能继续处理Task 相关的消息。

Client　　

当用户提交一个Flink程序时，会首先创建一个Client，该Client首先会对用户提交的Flink程序进行预处理，并提交到Flink集群中处 理，所以Client需要从用户提交的Flink程序配置中获取JobManager的地址，并建立到JobManager的连接，将Flink Job提交给 JobManager。Client会将用户提交的Flink程序组装一个JobGraph， 并且是以JobGraph的形式提交的。一个JobGraph是一个 Flink Dataflow，它由多个JobVertex组成的DAG。其中，一个JobGraph包含了一个Flink程序的如下信息：JobID、Job名称、配 置信息、一组JobVertex等。

1.2 基于Yarn层面的架构

基于yarn层面的架构类似spark on yarn模式，都是由Client提交App到RM上面去运行，然后RM分配第一个container去运行 AM，然后由AM去负责资源的监督和管理。需要说明的是，Flink的yarn模式更加类似spark on yarn的cluster模式，在cluster模式 中，dirver将作为AM中的一个线程去运行，在Flink on yarn模式也是会将JobManager启动在container里面，去做个driver类似 的task调度和分配，YARN AM与Flink JobManager在同一个Container中，这样AM可以知道Flink JobManager的地址，从而 AM可以申请Container去启动Flink TaskManager。待Flink成功运行在YARN集群上，Flink YARN Client就可以提交Flink Job到 Flink JobManager，并进行后续的映射、调度和计算处理。