TaskSlot-TaskExecutor 中 Slot 的管理 大数据

最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布
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本文详细介绍了大数据计算中TaskSlot在TaskExecutor中的管理机制。TaskSlot作为计算资源的逻辑单位，负责承载任务执行。TaskExecutor创建并管理TaskSlot，通过getAvailableSlot()获取可用Slot，executeTask()执行任务并标记Slot状态，确保资源有效利用和任务并发执行。合理的TaskSlot管理对于提升计算性能和资源利用率至关重要。

在大数据计算中，任务调度和资源管理是非常重要的环节。而在任务调度和执行的过程中，Slot（任务槽）的管理起到了关键作用。本文将详细介绍在源码中的 TaskSlot-TaskExecutor 中 Slot 的管理。

首先，我们需要了解 TaskSlot 的概念。TaskSlot 是指计算资源中的一个逻辑单位，用于承载和执行具体的任务。在大数据框架中，通常会将整个计算资源划分为多个 TaskSlot，每个 TaskSlot 可以并行执行一个任务。因此，TaskSlot 的管理对于任务的并发执行和资源的有效利用至关重要。

TaskSlot 的管理在 TaskExecutor 中实现。下面我们来看一下 TaskExecutor 的源代码。

public class TaskExecutor {
   
   
    private List<TaskSlot
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Flink 资源管理：Slot 和 SlotPool 在大数据中的应用
AlianBlank的博客
09-17 209
Flink 是一个流式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。在 Flink 中，资源管理是一个关键的概念，其中 Slot 和 SlotPool 扮演着重要的角色。本文将详细介绍 Slot 和 SlotPool 的概念、作用以及在大数据处理中的应用，并提供相应的源代码示例。
TaskSlot 大数据资源管理
BugCrusher的博客
08-13 226
TaskSlot 根据任务队列中的任务需求和集群中的资源状况，进行任务调度和分配。TaskSlot 需要考虑集群中不同节点的资源差异，并进行合理的任务分配，以实现负载均衡和任务执行效率的最大化。通过及时发现任务执行异常，并进行重试或重新分配，TaskSlot 能够最大限度地避免任务执行中断和数据丢失，保证应用的可靠性和稳定性。TaskSlot 在大数据资源管理中扮演着重要的角色。TaskSlot 维护一个任务队列和可用节点集合，其中任务队列用于存储待执行的任务，而可用节点集合则表示当前可用的计算资源。
大数据_Flink_数据处理_运行时架构5_slot和任务调度---Flink工作笔记0020
添柴程序猿的专栏
03-02 473
1.并行计算不同的任务,分配到不同的线程上就可以并行计算了 2.然后并行任务,现在我们知道,如果我们设置的并行度是3,那么这里需要的slot就是3个对吧 这个跟任务的最大并行度有关 3.然后就是我们写的一串代码,到底包含几个任务呢?每个算子包含几个任务了呢? 这个也需要解释. ...
大数据_Flink_数据处理_运行时架构6_slot和并行度的关系---Flink工作笔记0021
添柴程序猿的专栏
03-02 558
上面我们说了flink允许子任务共享slot,等等,有几个任务,如何分配slot等等对吧. 然后我们再继续来看slot和并行度的关系,看到上面左侧,这个任务有A任务4个并行度,然后B任务4个并行度,然后C任务2个并行度,D任务4个并行度,然后E任务2个并行度...也就是对应的子任务的个数对吧.可以看到这个任务,如果分配的话. 分配到2个taskmanager,然后有4个slot就够了对吧,可以看到因为他这里最多的子任务就是4个, 然后可以看到上面的,任...
Flink 中 slot ，task，并行度的概念以及与CPU，内存的关系
ChengYanan的博客
02-04 1万+
我们在学习Flink时，经常会听到 task，slot，线程以及并行度这几个概念，对于初学者来说，这几个概念关系以及它们与系统内存，CPU之间的关系经常搞不清楚，下面我们就通过这篇文章来弄清楚这些概念与关系。 并行度 特定算子的子任务（subtask）的个数称之为并行度（parallel），一般情况下，一个数据流的并行度可以认为是其所有算子中最大的并行度。Flink中每个算子都可以在代码中通过.setParallelism(n)来重新设置并行度。而并行执行的subtask要发布到不同的slot中去执行。 T
源码解析：资源管理——计算资源管理——TaskSlot——TaskExecutor的Slot的管理
AlianBlank的博客
08-16 152
TaskSlot是任务执行器（TaskExecutor）中管理计算资源的核心组件。每个任务槽表示一个可以运行任务的资源容器，它与任务调度器（TaskScheduler）之间进行交互，将任务分配给可用的任务槽进行执行。上述代码中，TaskSlotManager负责管理一组任务槽（taskSlots），并提供了分配（allocateSlot）和释放（releaseSlot）任务槽的方法。该方法遍历任务槽列表，找到第一个未被占用的任务槽，并将其设置为被占用状态（occupied=true），然后返回该任务槽。
Flink源码系列(slot在TaskExecutor、SlotManager、SlotPool之间的关系)-第十一期
Airy的博客
05-19 766
上一期指路 上一期讲到taskExecutor向resourceManager发起注册，这次接着上次分析的注册成功后回调TaskExecutor中的onRegistrationSuccess方法。 1.TaskExecutor的内部类ResourceManagerRegistrationListener#onRegistrationSuccess->TaskExecutor#establishResourceManagerConnection private void establish
Flink - 尚硅谷- 大数据高级 Flink 技术精讲 - 1
MiaoSO的博客
08-24 4449
Flink - 尚硅谷- 大数据高级 Flink 技术精讲 Flink - 尚硅谷- 大数据高级 Flink 技术精讲 一、Flink 简介 二、Quick Start 2.1 环境 2.1 Flink 安装包 2.2 nc 2.3 pom 配置 2.2 批处理 2.3 流处理 三、Flink 部署 3.1 Standalone 模式 3.2 Yarn 模式 3.2.1 Flink on Yarn 3.2.2 Session Cluster 3.2.3 Per Job Cluster
深入理解 Flink（七）Flink Slot 管理详解
weixin_44512041的博客
01-12 1438
Flink 的 slot 管理分为 ResourceManager、TaskExecutor、JobMaster 3 个部分，本章节结合 Flink 源码对上述 3 个部分的协作关系、具体实现进行了深入剖析。
Still have 1 requests outstanding when connection from slaveX/X.X.X.X:33202 is closed
萌兔兔MMQ！！
07-23 1907
看了一下同事的代码，里面有一个groupby的操作，而且指定了partitionnum是2000，executors是60。并发连接数超过了其承载量，服务器会将其中一些连接Down掉，这也就是说在运行spark程序时，过多的申请资源并发执行。并且需要将某些hive表读取到dirver节点上，用来获取每个executor上某些数据的映射值，运行时抛出的异常信息，从网上查了下原因大致是服务器的。运行的程序其实逻辑上比较简单，只是从hive表里读取的数据量很大，差不多60+G，...
spark核心-作业模型
小羊的博客
08-18 283
转载自：http://blog.youkuaiyun.com/bluishglc/article/details/80653801 Job Spark的整个作业体系中，处于顶层的是Job，Job和Action是一一对应的，每一个Action都会触发一个Job的执行，这个Job包含的处理逻辑是Action以及Action之前的所有Transformation，所有这些逻辑会被转换成一张关于RDD的DAG(有向无环图)，这个DAG也就是实际意义上的Job的执行计划。 Stage ...
Spark 动态资源失效问题排查
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u013332124的专栏
04-20 2万+
文章目录一、问题描述二、动态资源相关原理初试executor数量executor数量的变动1、Executor Add2、Executor Remove三、问题定位Spark Task的本地化调度本地化调度级别没有及时推进导致的问题四、解决方案1、问题一2、问题二3、总结 一、问题描述 最近开启动态资源后，有用户反馈他的任务运行很慢，去Spark HistoryServer页面看了下，发现只剩下一...
大数据学习之路（四）YARN
菜鸟的博客
05-03 1625
YARN YARN YARN是在Hadoop2.0出现的类似于手机操作系统的，类似IOS，用来管理安装在其上的插件的工具，和Hadoop1.0做一个比较 yarn上面可以有很多插件安装在上面 一、Yarn 1、定位：分布...
flink随手笔记之Slot分配与共享
大数据研习社
03-18 1万+
说明：本文为《Flink大数据项目实战》学习笔记，想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学，推荐学习优快云官网课程： Flink大数据项目实战：http://t.cn/ExrHPl9 共享Slot 默认情况下，Flink 允许subtasks共享slot，条件是它们都来自同一个Job的不同task的subtask。结果可能一个slot持有该job的整个p...
hadoop中slot简介（map slot 和 reduce slot）
suibianshen2012的专栏
09-07 9031
Slots是Hadoop的一个重要概念。然而在Hadoop相关论文，slots的阐述难以理解。网上关于slots的概念介绍也很少，而对于一 个有经验的Hadoop开发者来说，他们可能脑子里已经理解了slots的真正含义，但却难以清楚地表达出来，Hadoop初学者听了还是 云里雾里。我来尝试讲解一下，以期抛砖引玉。 首先，slot不是CPU的Core，也不是memory chip，它是
Flink大数据实时计算系列-Flink的slot共享
大模型与Agent智能体
06-08 817
Flink大数据实时计算系列-Flink的slot共享 Flink Slot flatMap并行度为2，filter不设置并行度。 package com.flinkniu.flink.operator; import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.j
Spark的动态资源分配ExecutorAllocationManager
九师兄
07-04 4650
1。本次调试查看源代码采用 spark学习-57-Spark下Scala版HBase下的根据权重获取最真实数据http://blog.youkuaiyun.com/qq_21383435/article/details/78772206里面的代码，略微修改了 只是修改了sparkSession的创建，代码如下，这里启动了采用standlone模式进行调试，否则无法进行动态资源分配 var _sparkSe
Flink TaskExecutor中Slot的计算资源管理
METON的博客
11-01 3735
Task Slot的基本概念 在Flink启动模式中，以集群模式开启而非MiniCluster模式开启的话，每个TaskManager都是独立运行的一个单独的JVM进程，并且在一个TaskManager中可能运行多个子任务，这些子任务都在各自独立的线程中运行。为了描述控制一个TaskManager中可以运行的任务的数量，引入了Task Slot的概念。 每一个Task Slot代表了TaskManager所拥有的计算资源的一个固定的子集。其可以共享对应的TaskManag...
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
最新发布
九河智造云的内容中心
12-02 466
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
flink同步出现问题，有 flink-cmss-taskexecutor-2-GXNN-NMS-NM-JZDD-JZDD-19.log 日志但是数据库数据无变化
06-10
<think>我们参考站内引用的信息来排查Flink同步问题：日志存在但数据库数据无变化。用户提供的信息：日志正常，但数据库无更新。具体日志文件名：flink-cmss-taskexecutor-2-GXNN-NMS-NM-JZDD-JZDD-19.log根据引用[2]中的示例，我们可能是在使用FlinkCDC从MySQL同步数据到Kafka（或其他目标）时遇到了问题。排查步骤：1.**检查Flink任务状态**：首先确认任务是否正常运行，可以通过FlinkWebUI查看任务状态，确保任务没有失败或重启。-如果部署模式是Standalone（引用[1]）或OnYarn（引用[3]），可以通过对应的WebUI查看。2.**检查日志中的错误信息**：虽然用户说日志正常，但我们需要更仔细地检查。在提供的TaskExecutor日志中，注意以下信息：-是否有任何异常堆栈？特别是与数据库连接、数据序列化、网络问题相关的。-检查是否输出了数据处理的记录（如处理了多少条数据）。3.**检查CDC源表配置**：引用[2]中创建了一个MySQLCDC源表，然后写入到Kafka。确保源表的配置正确，特别是：-数据库连接信息（主机、端口、数据库名、表名、用户名、密码）-如果使用debezium格式，注意其版本兼容性。4.**检查目标表配置**：同样，目标Kafka的配置是否正确？-bootstrap.servers是否正确？-topic是否存在？权限？-格式（debezium-json）是否与源表匹配？5.**检查数据流**：在Flink任务中，可能因为某些转换操作导致数据没有按照预期写入目标。-可以在SQL中增加打印（例如，使用`PRINT`连接器）来查看中间数据。6.**检查数据库的更新是否被正确捕获**：CDC（如Debezium）通常需要开启MySQL的binlog，并设置正确的权限。如果源表没有捕获到更新，目标表自然不会有数据。7.**检查网络连通性**：Flink集群与MySQL数据库、Kafka集群之间的网络是否畅通？特别是如果它们位于不同的网络环境（如云上不同VPC），需要确认安全组、路由等设置。8.**检查事务提交**：目标数据库（如果是关系型数据库）可能需要手动提交事务。但如果是Kafka，通常自动提交。9.**查看Kafka中的数据**：如果目标是Kafka，使用kafka-console-consumer查看topic是否有数据。10.**检查时间戳和时区**：有时候数据同步问题可能是由于时区设置不一致，导致数据看起来没有更新。11.**资源问题**：检查TaskExecutor的资源配置是否足够？如果资源不足，任务可能卡住。12.**使用Flink提供的监控指标**：Flink提供了丰富的监控指标，可以查看输入输出的记录数。针对用户提供的日志文件，我们需要查看的具体内容：-搜索关键字：Exception,Error,failed,timeout,connectionrefused-同时，注意查看是否有数据被处理的日志（比如：接收了多少条记录，发送了多少条记录）如果上述步骤都无法解决问题，可能需要更详细的日志分析。根据引用[3]，如果部署模式是OnYarn，可以通过Yarn的WebUI查看任务的日志（包括stdout/stderr）以及Unhealth报告。请用户按照以上步骤逐一排查。相关问题：1.FlinkCDC同步MySQL数据需要哪些前提条件？2.如何调试FlinkSQL作业？3.FlinkOnYarn模式下如何查看任务日志？4.如何监控Flink的数据处理指标？</think> ### Flink 数据同步问题排查：日志正常但数据库无更新 根据您的问题（日志正常但数据库无同步）和提供的日志文件名 `flink-cmss-taskexecutor-2-GXNN-NMS-NM-JZDD-JZDD-19.log`，结合站内引用信息，以下是系统化的排查步骤： --- ### 1. **检查数据流向是否打通** - 确认 **CDC源表配置**（如引用[2]的 `orders_mysql_cdc`）是否生效： ```sql SHOW CREATE TABLE orders_mysql_cdc; -- 验证binlog读取配置 ``` - 检查 **目标表连接器**（如Kafka的 `debezium-json` 格式）是否与数据库兼容： ```sql SELECT * FROM orders_kafka_debezium_json LIMIT 10; -- 测试数据输出 ``` - 验证源表与目标表的**主键一致性**（主键缺失会导致更新失效）[^2]。 --- ### 2. **排查任务执行状态** - 通过 **Flink Web UI** 确认： - 任务是否处于 `RUNNING` 状态 - **输入/输出记录数**是否匹配（如输入1000条但输出0条） - 是否存在数据背压（Backpressure）[^1] - 使用命令行工具检查： ```bash ./bin/flink list -m <JobManager地址> # 列出运行中任务 ``` --- ### 3. **日志深度分析** 在 `taskexecutor-2` 日志中搜索关键信息： ```log grep "Exception\|ERROR\|WARN" flink-cmss-taskexecutor-2-GXNN-*.log ``` - 重点排查： - **序列化异常**（如Debezium格式解析失败） - **连接超时**（数据库/Kafka连接问题） - **权限错误**（源库binlog读取权限） --- ### 4. **网络与组件验证** - 测试 **数据库到Flink** 的网络连通性： ```bash telnet <MySQL_IP> 3306 # CDC源库端口 telnet <Kafka_IP> 9092 # 目标Kafka端口 ``` - 检查 **ZooKeeper/Hadoop** 状态（Standalone-HA模式）： ```bash jps | grep -E 'QuorumPeer|NameNode' # 引用[1]的HA依赖 ``` --- ### 5. **数据一致性检查** - **增量验证法**： ```sql -- 在源库执行 UPDATE orders SET quantity=10 WHERE order_number=1001; -- 观察日志是否捕获 tail -f taskexecutor.log | grep "1001" ``` - **Kafka数据查验**： ```bash ./kafka-console-consumer.sh --topic orders_kafka_debezium_json --bootstrap-server <broker>:9092 ``` --- ### 6. **资源与配置检查** - 确认 **内存配置** 是否充足（OOM会导致静默失败）： ```yaml # flink-conf.yaml taskmanager.memory.process.size: 4096m # 引用[1]的资源配置 ``` - 检查 **YARN资源队列**（On Yarn模式）： ```bash yarn application -list | grep "Flink" # 引用[3]资源问题 ``` --- ### 典型解决方案 | 现象 | 可能原因 | 解决措施 | |---------------------|--------------------------|----------------------------| | 输入数据>0，输出=0 | SQL逻辑错误/字段映射失败 | 重写`SELECT`字段映射 | | 周期性连接断开 | 防火墙/安全组拦截 | 放行3306/9092端口 | | Kafka无数据 | Topic分区配置错误 | 重建Topic+正确分区数 | | Binlog未捕获更新 | MySQL binlog格式非ROW | 修改my.cnf: `binlog_format=ROW` | ---
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