说说Flink集群有哪些角色?各自有什么作用?

Flink常见面试问题(附答案) ​Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架,可以实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。​​窗口是Flink中用于对无限数据流进行有界处理的机制。它将无限流切分为有限的、不重叠的块,并对每个窗口进行计算。​。 阅读详情

Flink 程序在运行时主要有 TaskManager,JobManager,Client三种角色。其中JobManager扮演着集群中的管理者Master的角色,它是整个集群的协调者,负责接收Flink Job,协调检查点,Failover 故障恢复等,同时管理Flink集群中从节点TaskManager。TaskManager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。Client是Flink程序提交的客户端,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。
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大数据Flink面试考题___Flink高频考点,万字超全整理(建议)_flink选择题 Flink 核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数 据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink 提供了诸多更高抽象层的 API 以便用户编 写分布式任务:DataSet API, 对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集, 用户可以方便地使用 Flink 提供的各种操作符对分布式数据集进行处理,支持 Java、Scala 和 Python。 阅读详情

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问道2020
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