Flink 集群有哪些⻆⾊？各⾃有什么作⽤？

在 Flink 集群中有以下几个重要角色：

1. JobManager（作业管理器）

   • 作用：
     • 作业管理：它是 Flink 集群的控制中心，负责接收用户提交的作业，协调和管理整个作业的执行过程。例如，当用户提交一个实时数据处理的流计算作业时，JobManager 会负责调度该作业在集群中的执行。
     • 资源分配：JobManager 会根据集群中可用的资源情况和作业的需求，将任务分配到各个 TaskManager 上。它会考虑到 TaskManager 的 CPU、内存等资源的使用情况，以确保任务能够高效地运行。比如，如果一个 TaskManager 还有较多的空闲内存和 CPU 资源，JobManager 可能会将更多的任务分配到这个 TaskManager 上。
     • 作业调度：它决定了作业中各个任务的执行顺序和并行度。对于包含多个任务的复杂作业，JobManager 会根据任务之间的依赖关系来合理安排它们的执行顺序。例如，在一个包含数据读取、转换和输出三个任务的作业中，JobManager 会先调度数据读取任务，然后是转换任务，最后是输出任务，并且会根据作业的配置来确定每个任务的并行执行程度。
     • 故障恢复协调：当集群中出现故障时，如某个 TaskManager 节点崩溃或者某个任务执行出错，JobManager 会协调故障恢复过程。它会根据作业的状态和备份信息，重新调度任务到其他可用的 TaskManager 上，以保证作业能够继续执行。

2. TaskManager（任务管理器）

   • 作用：
     • 任务执行：TaskManager 是真正执行任务的工作节点。它接收 JobManager 分配的任务，并在本地执行这些任务。例如，对于一个数据处理任务，TaskManager 会按照 JobManager 指定的方式读取数据、应用转换操作，并将处理后的结果发送到下一个任务或者存储系统中。
     • 资源提供：TaskManager 向集群提供计算资源，包括 CPU 核心、内存等。这些资源用于支持任务的执行。它会将自己的资源情况（如可用的内存大小、CPU 空闲率等）报告给 JobManager，以便 JobManager 进行资源分配决策。
     • 数据缓存和交换：在执行任务的过程中，TaskManager 会缓存部分数据，以提高数据访问效率。同时，它也负责与其他 TaskManager 进行数据交换。例如，在分布式的数据处理作业中，不同的 TaskManager 可能负责处理不同分区的数据，它们之间需要交换中间结果，这时 TaskManager 就会通过网络进行数据的传输和交换。

3. Client（客户端）

   • 作用：
     • 作业提交：用户通过客户端将作业提交到 Flink 集群中。客户端会将作业的相关信息（如代码、配置参数等）发送给 JobManager。例如，一个数据分析师使用 Flink 开发了一个实时数据分析的作业，他会通过客户端工具将这个作业提交到 Flink 集群，让集群来执行这个作业。
     • 作业监控交互：客户端可以与 JobManager 进行交互，以获取作业的执行状态信息。用户可以通过客户端查看作业的进度、是否有错误发生等情况。比如，用户可以在客户端查看某个正在运行的作业已经处理了多少数据量，还有多久可以完成等信息。并且，在某些情况下，用户还可以通过客户端对作业进行一些简单的操作，如停止作业等。