手机wap网站怎样从微信公众号打开,做网站商城需要什么条件,青岛建设网站制作,vue做网站首页一、Flink JobGraph 的核心概念
JobGraph 是 Flink 作业的核心执行计划#xff0c;它描述了作业的任务拓扑结构和数据流关系。JobGraph 由以下几部分组成#xff1a; 顶点#xff08;Vertex#xff09; 每个顶点代表一个任务#xff08;Task#xff09;#xff0c;例如…一、Flink JobGraph 的核心概念
JobGraph 是 Flink 作业的核心执行计划它描述了作业的任务拓扑结构和数据流关系。JobGraph 由以下几部分组成 顶点Vertex 每个顶点代表一个任务Task例如 Source、Sink、Map、Filter、Aggregate 等。顶点之间通过边Edge连接表示数据流的方向。 边Edge 表示两个顶点之间的数据流关系。边有两种类型Forward 和 Shuffle。 Forward数据直接从前一个任务传递到下一个任务。Shuffle数据需要重新分区Re-partitioning例如根据键Key进行分区。 输入和输出Input and Output 输入表示任务的输入数据来源。输出表示任务的输出数据去向。 配置信息Configuration 包括作业的并行度、资源需求如内存、CPU 等、优化策略等。 二、Flink JobGraph 的生成过程
Flink 的作业从用户编写的程序开始经过一系列的转换步骤最终生成 JobGraph。以下是详细的生成过程 StreamGraph 用户编写的 Flink 程序如DataStream API 或 DataSet API会被转换为 StreamGraph这是一个高层次的逻辑表示。StreamGraph 描述了作业的逻辑结构但尚未进行优化。 Optimized Plan StreamGraph 会被 Flink 的优化器Optimizer进行优化生成一个优化后的执行计划。优化器会根据数据流的特点如分区方式、并行度等调整任务的拓扑结构以提高性能。 JobGraph 优化后的执行计划会被转换为 JobGraph这是提交给 Flink 运行时的最终形式。JobGraph 包含了任务的拓扑结构、数据流关系以及配置信息。 三、Flink 架构中的 JobGraph 流转与应用
在 Flink 的整体架构中JobGraph 的流转和应用贯穿了整个作业的生命周期。以下是 JobGraph 在 Flink 架构中的关键作用
1. 提交到 JobManager
当用户提交一个 Flink 作业时JobGraph 会被提交到 Flink 集群的 JobManager。JobManager 是 Flink 集群的控制中心负责协调作业的执行。
2. 生成 ExecutionGraph
JobManager 会根据 JobGraph 生成 ExecutionGraph。ExecutionGraph 是 JobGraph 的物理实现它描述了作业在集群中的实际执行方式。ExecutionGraph 将 JobGraph 中的逻辑任务Vertex映射到物理节点TaskManager上的线程Task Slot。
3. 任务调度与执行
JobManager 根据 ExecutionGraph 进行任务调度将任务分配到不同的 TaskManager 上。TaskManager 负责执行具体的任务Task并与 JobManager 通信以汇报任务的进度和状态。
4. 容错与恢复
JobGraph 中包含了作业的容错和恢复策略如 Checkpoint 和 Savepoint 的配置。如果作业失败或中断Flink 可以根据 JobGraph 和存储的 Checkpoint 数据进行恢复。 四、Flink JobGraph 的应用场景
1. 流处理Streaming
在流处理场景中JobGraph 描述了数据流的拓扑结构。例如一个实时数据处理作业可能包含多个 Source如 Kafka、File、中间处理任务如 Map、Filter、Aggregate和 Sink如 HDFS、数据库。JobGraph 确保数据流在不同任务之间的高效传输和处理。
2. 批处理Batch
在批处理场景中JobGraph 同样适用。批处理作业通常包含数据源如文件、数据转换如 Map、Reduce和数据 sink如文件输出。JobGraph 确保批处理任务的顺序执行和资源分配。
3. 复杂事件处理CEP
在复杂事件处理场景中JobGraph 可以描述复杂的事件匹配逻辑。例如一个 CEP 作业可能包含事件序列匹配、模式识别等任务。JobGraph 确保这些复杂逻辑的高效执行。 五、Flink JobGraph 的优化与容错
1. 优化
Flink 的优化器会根据 JobGraph 进行多种优化例如 并行度调整根据硬件资源和数据流量调整任务的并行度。分区优化优化数据分区方式如 Key-By 分区、Hash 分区以减少数据在网络中的传输开销。资源分配根据任务的需求分配 CPU、内存等资源。
2. 容错
Flink 的容错机制基于 Checkpoint 和 Savepoint。JobGraph 中包含了 Checkpoint 的配置信息如 Checkpoint 的间隔时间、存储位置等。如果作业失败Flink 可以根据最新的 Checkpoint 或 Savepoint 恢复作业并重新执行失败的任务。 六、总结
Flink JobGraph 是 Flink 作业的核心执行计划它描述了作业的任务拓扑结构和数据流关系。在 Flink 架构中JobGraph 从用户程序生成到提交执行的过程中扮演了关键角色。它不仅决定了作业的执行方式还影响了作业的性能和可靠性。通过深入理解 JobGraph 的生成过程和应用方式用户可以更好地优化 Flink 作业提高其性能和稳定性。
