Flink任务调度的源码解析
Flink是一个流式处理和批处理的开源框架,广泛应用于大数据领域。在Flink中,任务调度是实现并行计算的关键部分。本文将深入探讨Flink任务调度的源码实现,并提供相应的代码示例。
Flink任务调度的核心组件是调度器(Scheduler),它负责将任务分配给可用的计算资源并管理任务的执行。Flink中的调度器采用了层次化的设计,主要包括作业调度器(JobScheduler)、槽(Slot)和任务调度器(TaskScheduler)。
作业调度器负责将作业划分为任务并分配给槽。每个槽代表一个可用的计算资源,可以是一个线程或一个容器。槽的数量由Flink集群的配置参数决定。作业调度器根据作业的拓扑结构和调度策略,将任务分配给槽,并监控任务的执行情况。
任务调度器负责管理任务的执行。它根据作业调度器分配的任务,将任务分配给可用的槽,并监控任务的执行状态。任务调度器采用了轮询的方式,不断地从作业调度器获取任务,并将任务分配给空闲的槽。当任务完成或失败时,任务调度器会相应地更新任务的状态。
下面是一个简化的Flink任务调度器的示例代码:
public class TaskScheduler {
priv
本文详细解析了Flink任务调度的源码,包括作业调度器和任务调度器的工作原理,以及调度策略和调度器插件的使用,旨在帮助读者深入理解Flink并行计算的实现和优化。
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