Yarn基本组成结构

本文介绍了Yarn的基本组成结构,包括ResourceManager、ApplicationMaster、NodeManager和Container等核心组件的功能及交互方式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Yarn基本组成结构

一、ResourceManager:
是一个全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成:调度器(Scheduler)和应用程序管理器(ApplicationMaster)
1)调度器(Scheduler):将系统中的资源分配给各个正在运行的应用程序;
应用程序管理器(ApplicationMaster):负责管理整个系统中所有应用程序,包括应用程序提交、与调度器协商资源,以及启动ApplicationMaster、监控2)ApplicationMaster运行状态,并在失败时重新启动等;

二、ApplicationMaster:
用户提交的每个应用程序,均包含一个ApplicationMaster,主要功能包括:
1)与ResourceManager调度器协商以获取资源(以Container表示);
2)将得到的任务进一步分配给内部的任务;
3)与NodeManager通信以启动停止任务;
4)监控所有任务运行状态,并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务;

三、NodeManager:
是每个节点上的资源和任务管理器。
1)它会定时向ResourceManager汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态;
2)它接收并处理来自ApplicationMaster的Container启动/停止等各种请求;

四、Container:
是Yarn中的资源抽象,它封装了某个节点上的多维度资源,如内存、CPU、磁盘、网络等。它不同于MRv1中的slot,它是一个动态资源划分单位,是根据应用程序的需求动态生成的。
<think>好的,我现在需要帮助用户了解Flink的工作原理、组成部件和架构详解。首先,我需要回顾用户提供的系统级指令,确保回答符合格式要求,比如使用中文,正确应用LaTeX语法,生成相关问题,并在引用末尾添加标识。同时,用户给出的参考引用有四个,需要合理引用这些内容。 首先,用户的问题是关于Flink的工作原理及其组成部件,需要详细解释架构。根据引用[1],Standalone模式下的运行时架构包括JobManager、TaskManager和ResourceManager,这些是核心组件。我需要先介绍这些组件的基本功能,可能还需要结合引用[2]中的Job、SubTask、Slot等概念来展开。 接下来,用户提到要结构清晰,逐步解答。我应该分点阐述每个组件,例如JobManager负责任务调度,TaskManager执行任务,ResourceManager管理资源。同时,Slot和Slot共享机制在引用[2]中有提到,需要详细说明Slot的作用及其如何优化资源利用。 然后,数据流处理部分需要解释Source、Transformation、Sink的过程,可能涉及到引用[3]中的SourceReaderBase和SplitFetcher,说明数据如何被读取和处理。特别是SourceReaderBase的线程模型和Split分配策略,需要结合引用[3]的内容,确保准确。 通信机制部分,根据引用[4],Flink使用mail风格的RPC,单线程串行,响应函数需非阻塞,异步线程池处理。这部分需要解释清楚这种设计如何保证高效和非阻塞,可能还要提到MysqlSource的例子,如引用[4]中提到的。 在架构示例部分,可以给出一个Standalone模式的例子,展示各组件的交互,比如Client提交Job到JobManager,JobManager分配Task到TaskManager的Slot,这样用户能更直观理解流程。 生成相关问题需要考虑用户可能感兴趣的后续问题,比如部署模式对比、Slot和并行度的关系、如何保证容错性,以及与其他框架的对比。这些问题需要自然延伸,帮助用户深入理解。 最后,检查是否符合所有格式要求:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前内容可能不需要太多数学公式,所以可能不需要特别添加。引用标识是否正确添加在相关段落末尾,比如在JobManager、Slot共享、SourceReaderBase、通信机制等部分末尾加上对应的引用标记。 需要确保回答结构清晰,分点明确,语言通顺,正确引用提供的资料,并且生成的相关问题与主题相关。可能还需要校对是否有遗漏的组件或概念,确保覆盖Flink的核心架构和工作原理。</think>### Flink 工作原理与架构详解 Flink 是一个分布式流处理框架,其核心设计围绕**有状态流处理**和**低延迟高吞吐**展开。以下从组件、数据流、通信机制三方面详细解析其架构。 --- #### 一、核心组件 1. **JobManager(作业管理器)** - **职责**:协调任务调度、检查点管理、故障恢复等。 - **组成**: - **Dispatcher**:接收客户端提交的作业,启动JobMaster。 - **JobMaster**:管理单个作业的生命周期(如资源申、任务分配)。 - **Checkpoint Coordinator**:触发检查点(Checkpoint)与保存点(Savepoint),保障容错性[^1]。 2. **TaskManager(任务管理器)** - **职责**:执行具体的任务(Task),管理内存与网络通信。 - **关键概念**: - **Slot(槽位)**:资源分配单位,每个Slot可运行一个子任务(SubTask)。 - **Slot Sharing(槽位共享)**:多个算子链(Operator Chain)共享同一Slot,优化资源利用率[^2]。 3. **ResourceManager(资源管理器)** - **职责**:管理集群资源(如TaskManager的Slot),支持多种资源框架(YARN、Kubernetes等)。 --- #### 二、数据流处理流程 1. **Source(数据源)** - 通过`SourceReader`从外部系统(如Kafka、MySQL)读取数据。 - **线程模型**:`SplitFetcher`异步拉取数据分片(Split),避免阻塞主线程[^3]。 2. **Transformation(转换)** - 数据经过算子(如`map`、`filter`、`window`)处理,形成有向无环图(DAG)。 - **并行度(Parallelism)**:每个算子可配置并行度,决定SubTask数量。 3. **Sink(输出端)** - 将处理结果写入外部存储(如数据库、文件系统)。 --- #### 三、通信机制 - **RPC框架**:基于Actor模型的异步通信,保证高吞吐。 - **非阻塞设计**:通过单线程邮箱(Mailbox)处理求,响应函数需异步执行[^4]。 - **网络传输**:采用Netty实现TaskManager间的数据交换。 --- #### 四、架构示例(Standalone模式) ```plaintext Client │ ▼ JobManager(JobMaster + ResourceManager) │ ▼ TaskManager(Slot1, Slot2, ...) │ ▼ Source → Transformation → Sink ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值