关于flink:Flink开篇总述

1、Flink 分布式运行架构

执行原理：

1. Client 提交作业，相当于 Spark 的 Driver
2. ActorSystem 相当于 Hadoop RPC，是用来进行节点之间通信的
3. Client 的程序 DataFlow 相当于是 StreamGraph，而后通过优化成 JobGraph
4. 由 ActorSystem 把 JobGraph 提交到 JobManager 节点
5. JobManager 对 JobGraph 引入并行度造成 ExecutionGraph
6. 而后由 TaskScheduler 进行 task 之间的任务调度，将 task 调配到 TaskSlot 外面运行，底层也是基于 ActorSystem 进行交互
7. TaskManager 会返回 task 运行的状态信息给 JobManager，JobManager 会将 task 运行的状态信息返回给客户端
8. 在⻚面上能够看到工作的执行状况，是由 TaskManager 返回给 JobManager，而后 JobManager 返回给客户端的

2、数据传输的策略

随机分区 (shuffle)

• 最简略的重分区形式就是间接“洗牌”。通过调用 DataStream 的.shuffle() 办法，将数据随机地调配到上游算子的并行任务中去

  轮询分区 (REBALANCE)

• 通过调用 DataStream 的.rebalance() 办法，就能够实现轮询重分区。rebalance 应用的是 Round-Robin 负载平衡算法，能够将输出流数据平均分配到上游的并行任务中去

  重缩放分区 (rescale)

• 重缩放分区其实和轮询分区十分类似。不同点是轮询分区是针对所有分区进行轮询，重缩放分区只对指定分区外部进行轮询。如下图所示，source 并行度为 2，上游 flatMap 并行度为 4：

  其实就是分成了小组，在组内进行 REBALANCE。通过调用 DataStream 的.rebalance()

  播送 (broadcast)

• 简略说就是一份数据散发到上游所有的 Task 中。能够通过调用 DataStream 的 broadcast() 办法，将输出数据复制并发送到上游算子的所有并行任务中去

  全局分区 (global)

• 全局分区也是一种非凡的分区形式。这种做法十分极其，通过调用.global() 办法，会将所有的输出流数据都发送到上游算子的第一个并行子工作中去。这就相当于强行让上游工作并行度变成了 1

  自定义分区 (Custom)

• 当 Flink 提供的所有分区策略都不能满足用户的需要时，咱们能够通过应用 partitionCustom() 办法来自定义分区策略。
  在调用时，办法须要传入两个参数，
  第一个是自定义分区器（Partitioner）对象，
  第二个是利用分区器的字段，
  它的指定形式与 keyBy 指定 key 根本一样：能够通过字段名称指定，也能够通过字段地位索引来指定，还能够实现一个 KeySelector

  * HASH

• 对数据流进行 keyBy/window、keyBy/reduce 操作

3、Task 并行度和 Slot 的关系

如果 task 的工作数量也就是并行度大于 slot 那么程序会无奈运行

1. 一个 TaksManager 外面默认只有一个 slot
2. 在 task 运行的过程中会进行算子合并，会产生 operatorChain 的状况，比如说 KeyBy->Map

Operator Chain 的条件 :

1. 数据传输策略是 forward strategy
2. 在同一个 TaskManager 中运行
3. TaskManager 会尽量保障 task 在同一个 JVM 外面运行，有利于晋升效率

如下图，设置 Source 并行度为 3，faltMap 并行度为 2，keyBy->sum->map 并行度为 2，Sink 并行度为 1，一共 8 个 Task

如果全局并行度设置为 1 呢？

• source -> flatmap 属于 operator Chain 的状况，会将 souce->flatMap 进行合并为一个 task
• keyby sum -> map -> sink 也是属于 oprator chain 的状况，会将 keyby sum -> map -> sink 进行合并为一个 task
• 上游 task -> 上游 task 因为两头有 keyby 所以数据传输的策略是 keybased strategy，也就是 HASH
  所以上述 2 个 Task

4、Flink 四层图构造

• Flink 程序从提交到运行，须要经验如下 4 个阶段 :

  1. Stream Graph
  2. Job Graph
  3. Execution Graph
  4. Physical Execution Graph
• Stream Graph 和 Job Graph 是在客户端阶段实现的，而后 client 通过 ActorSystem 把 JobGraph 提交到 JobManager
• Execution Graph 阶段会引入并行度
• Physical Execution Graph 进一步确定了数据寄存的地位和收发的具体形式