Flink ResourceManager资源管理

本文详细介绍了Flink的资源管理,包括基本概念如Flink集群的组件、逻辑层次和两层资源调度。重点阐述了TaskManager的资源类型、Slot的资源分配以及在不同部署模式下的管理策略,同时解析了从Cluster到Job,再到Task的资源调度过程,并探讨了资源调优的方法。

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一.基本概念

1.1 相关组件

一个 Flink Cluster 是由一个 Flink Master 和多个 Task Manager 组成的,Flink Master 和 Task Manager 是进程级组件,其他的组件都是进程内的组件。

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一个FlinkMaster中有有一个ResourceManager中多个JobManager,Flink Master中每一个JobManager单独管理一个具体的Job,JobManager中的Scheduler组件负责调度执行该Job的DAG中所有Task,发出资源请求,即整个资源调度的起点;JobManager中Slot Pool组件持有该 Job 的所有资源。另外,FlinkMaster中唯一的ResourceManager负责整个 Flink Cluster 的资源调度以及与外部调度系统对接,这里的外部调度系统指的是 Kubernetes、Mesos、Yarn 等资源管理系统。

Task Manager 负责 Task 的执行,其中的 Slot 是 Task Manager 资源的一个子集,也是 Flink 资源管理的基本单位,Slot 的概念贯穿资源调度过程的始终。

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