回顾

在开始讲本篇内容之前，先回忆一下上篇文章讲了什么，主要讲了以下几点

• Runtime架构组件介绍
• Task operator chain、slot的介绍，理清了TaskManager、task slot 、task operator chain之间的关系

那么自然而然的事情，讲完了基本组成，就要抛出一个主要的问题了，用村上春树的书名来表达的话就是----当你提交任务后，Flink做了什么？

部署方式

引子

​ 重要的事情说三遍。Flink架构主要做的是什么呢？

​ 资源和任务的匹配，即算子本地化！

​ 资源和任务的匹配，即算子本地化！

​ 资源和任务的匹配，即算子本地化！

​ Flink Runtime可以作为yarn的应用程序运行，也可以在Mesos集群上运行，也可以在单机上运行(本地调试相当方便)

​ 本文主要以standalone和yarn两种方式进行探讨

Yarn

• 八股文流程
  1. FlinK任务提交前，client向HDFS上传Flink的jar包和配置
  2. 提交任务给RM，RM接受到请求后，分配AM的container资源并启动AM
  3. AM启动后加载jar包后启动JobManager，之后AM向RM申请资源
  4. RM分配资源container
  5. AM通知节点所在的nodemanager启动TaskManager
  6. NodeManager加载配置环境后启动TM
  7. TM启动后向JobManager发送心跳，等待JM向其分配任务

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Standalone

​ 流程：

1. 用户提交任务，Client负责作业的编译和提交
2. client产生jobGraph提交到集群中执行
3. AM预先启动，client直接与Dispatcher建立连接提交作业
4. Dispatcher启动JobManager，由其向RM申请资源执行任务
5. RM向外部资源申请资源启动Task Executor,等待task executor启动后向RM注册
6. RM选择合适的slot通知TM 进行分配(类似银行大厅叫号，请xx号到几号柜台)
7. TM拿个小本本记下来，去找柜员(JobManager)注册
8. JobManager收到注册上来的slot后，提交Task
9. TaskExecutor收到JM提交的Task后，埋头干活(启线程，也就是task执行任务)