Flink Streaming Dataflow
概念解释
- Dataflow:Flink 程序在执行的时候会被映射成一个数据流模型
- Operator: 数 据 流 模 型 中 的 每 一 个 操 作 被 称 作 Operator,Operator 分 为:Source/Transform/Sink
- Partition:数据流模型是分布式的和并行的,执行中会形成 1~n 个分区 - Subtask:多个分区任务可以并行,每一个都是独立运行在一个线程中的,也 就是一个 Subtask 子任务
- Parallelism:并行度,就是可以同时真正执行的子任务数/分区数
Operator 传递模式
数据在两个 operator(算子)之间传递的时候有两种模式：
1.One to One 模式：
两个 operator 用此模式传递的时候，会保持数据的分区数和数据的排序；如 上图中的 Source1 到 Map1，它就保留的 Source 的分区特性，以及分区元素处理 的有序性。类似于 Spark 中的窄依赖。
2.Redistributing 模式：
这种模式会改变数据的分区数；每个一个 operator subtask 会根据选择 transformation 把数据发送到不同的目标 subtasks,比如 keyBy()会通过 hashcode 重 新分区,broadcast()和 rebalance()方法会随机重新分区。类似于 Spark 中的宽依赖。
Operator Chain
客户端在提交任务的时候会对 Operator 进行优化操作，能进行合并的 Operator 会被合并为一个 Operator，合并后的 Operator 称为 Operator chain，实 际上就是一个执行链，每个执行链会在 TaskManager 上一个独立的线程中执行-- 就是 SubTask。
TaskSlot 和 Slot Sharing
1.任务槽(TaskSlot)
每个 TaskManager 是一个 JVM 的进程, 为了控制一个 TaskManager(worker) 能接收多少个 task，Flink 通过 Task Slot 来进行控制。TaskSlot 数量是用来限制一 个 TaskManager 工作进程中可以同时运行多少个工作线程，TaskSlot 是一个 TaskManager 中的最小资源分配单位，一个 TaskManager 中有多少个 TaskSlot 就意味着能支持多少并发的 Task 处理。 Flink 将进程的内存进行了划分到多个 slot 中，内存被划分到不同的 slot 之 后可以获得如下好处: TaskManager 最多能同时并发执行的子任务数是可以通过 TaskSolt 数量来控 制的；TaskSolt 有独占的内存空间，这样在一个 TaskManager 中可以运行多个不同 的作业，作业之间不受影响。
2.槽共享(Slot Sharing)
Flink 允许子任务共享插槽，即使它们是不同任务(阶段)的子任务(subTask)， 只要它们来自同一个作业。 比如图左下角中的 map 和 keyBy 和 sink 在一个 TaskSlot 里执行以达到资源 共享的目的。 允许插槽共享有两个主要好处： 资源分配更加公平，如果有比较空闲的 slot 可以将更多的任务分配给它。 有了任务槽共享，可以提高资源的利用率。
注意:
- slot 是静态的概念，是指 taskmanager 具有的并发执行能力
- parallelism 是动态的概念，是指程序运行时实际使用的并发能力
- slot 的总数量 >= parallelism
