Flink 快速入门

本文涉及到大量的底层原理知识，包括运行机制图解都非常详细，还有一些实战案例，所以导致本篇文章会比较长，内容比较多，由于内容太多，很多目录可能展示不出来，需要去细心的查看，非常适合深入了解学习flink的小伙伴们，如果你们喜欢这篇文章可以多多关注，大家一起学习，还可以在评论区留言谈论一下问题。

一、系统架构

Standalone会话模式为例

1、客户端：提交的任务的节点，提交任务的地方，JobManager：管理者，TaskManager：实际工作者

2、1.1脚本启动执行，在客户端提交作业的时候，执行脚本命令，bin/flink run的操作，执行之后就会启动一个客户端进程

3、1.2解析参数，在启动一个客户端进程之后，首先客户端会解析我们脚本中的参数，例如-c执行程序的全类名，-d 后台运行，-D指定flink的一些依赖，客户端会对这个参数进行解析

4、1.3封装提交参数，解析完脚本中的参数之后，会进行封装操作

5、1.4提交任务、取消或更新任务，在封装完参数之后，会通过内部的通信系统(RPC节点，因为要跨节点，客户端跟JobManager不一定在一台服务器上) 将封装好的命令参数传递给 JobManager的通信系统

6、分发器 2提交并启动应用，JobManager在接收到客户端传递过来的参数之后，通过分发器启动提交具体的应用给JobMaster，

7、JobMaster 3请求slots,JobManager可以理解为进程，JobMaster可以理解为线程，JobMaster是真正负责管理作业的,请求资源，JobMaster会根据应用的实际参数情况去资源管理器中请求资源，这个资源就是slots(槽)，

8、资源管理器 4请求slots，现在是以Standalone会话为例，所以这个资源管理器是Flink自己的资源管理器，如果是yarn模式，那么这个资源管理器就是yarn的，请求slots，资源管理器会去TaskManager请求Task Slots资源，还是通过通信系统进行请求和通信，

9、5 提供slots,然后TaskManager通过通信系统将可使用的task slot给到JobMaster

11、6分发任务，当TaskManager告诉JobMaster那些task slot可以使用的时候，JobMaster会把任务分发给这些task slot

12、7状态更新、计算结果，分发完任务之后，返回给客户端应用的执行状态，是否开始执行了，或者是否有报错执行失败了， 如果是执行成功，将执行的结果返回给客户端

13、注意：现在是Standalone会话模式，一个计算可以有多个任务，也就是多个job，第二个job在提交之后还是走一样的流程，只不过在JobManager中，还是使用原来的分发器跟资源管理器，但是会生成一个新的JobMaster，一个job只能有一个JobMaster，例如job2启动了，走到JobManager中，还是一样的流程，但是会启动一个JobMaster2,这个JobMaster2跟第一个任务的JobMaster执行一样的操作

1）作业管理器（JobManager）

JobManager是一个Flink集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的JobManager所控制执行。

JobManger又包含3个不同的组件。

（1）JobMaster

JobMaster是JobManager中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。所以JobMaster和具体的Job是一一对应的，多个Job可以同时运行在一个Flink集群中, 每个Job都有一个自己的JobMaster。需要注意在早期版本的Flink中，没有JobMaster的概念；而JobManager的概念范围较小，实际指的就是现在所说的JobMaster。

在作业提交时，JobMaster会先接收到要执行的应用。JobMaster会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图”（ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。JobMaster会向资源管理器（ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会将执行图分发到真正运行它们的TaskManager上。

而在运行过程中，JobMaster会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints）的协调。

（2）资源管理器（ResourceManager）

ResourceManager主要负责资源的分配和管理，在Flink 集群中只有一个。所谓“资源”，主要是指TaskManager的任务槽（task slots）。任务槽就是Flink集群中的资源调配单元，包含了机器用来执行计算的一组CPU和内存资源。每一个任务（Task）都需要分配到一个slot上执行。

这里注意要把Flink内置的ResourceManager和其他资源管理平台（比如YARN）的ResourceManager区分开。

（3）分发器（Dispatcher）

Dispatcher主要负责提供一个REST接口，用来提交应用，并且负责为每一个新提交的作业启动一个新的JobMaster 组件。Dispatcher也会启动一个Web UI，用来方便地展示和监控作业执行的信息。Dispatcher在架构中并不是必需的，在不同的部署模式下可能会被忽略掉。

2）任务管理器（TaskManager）

TaskManager是Flink中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的。Flink集群中必须至少有一个TaskManager；每一个TaskManager都包含了一定数量的任务槽（task slots）。Slot是资源调度的最小单位，slot的数量限制了TaskManager能够并行处理的任务数量。

启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的slots；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个槽位提供给JobMaster调用，JobMaster就可以分配任务来执行了。

在执行过程中，TaskManager可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的TaskManager交换数据。

二、核心概念

并行度**（Parallelism）**

如何在本地的idea中运行flink程序，并且生成Flink Web UI

在本地使用idea运行flink程序 生成Web UI，想要看flink程序算子的并行度运行情况，需要在Web UI上来看，但是在本地运行flink程序的话，也是可以启动Web UI的，只需要更改一下创建环境就行，首先修改一些pom文件，加上flink-runtime-web

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>org.example</groupId><artifactId>flink_flink</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><!-- 使用flink1.17.0版本，注意1.17版本的java依赖和Scala依赖是分开的 --><flink.version>1.17.0</flink.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java</artifactId> <!-- flink基本依赖 --><version>${flink.version}</version><!-- <scope>provided</scope> --></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients</artifactId> <!-- flink客户端 --><version>${flink.version}</version><!-- <scope>provided</scope> --></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-runtime-web</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-shade-plugin</artifactId><version>3.2.4</version><executions><execution><phase>package</phase><goals><goal>shade</goal></goals><configuration><artifactSet><excludes><exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude><exclude>org.slf4j:*</exclude><exclude>log4j:*</exclude></excludes></artifactSet><filters><filter><!-- Do not copy the signatures in the META-INF folder.Otherwise, this might cause SecurityExceptions when using the JAR. --><artifact>*:*</artifact><excludes><exclude>META-INF/*.SF</exclude><exclude>META-INF/*.DSA</exclude><exclude>META-INF/*.RSA</exclude></excludes></filter></filters><transformers combine.children="append"><transformerimplementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"></transformer></transformers></configuration></execution></executions></plugin></plugins></build>
</project>

修改创建执行环境，flink程序，该程序的功能是监听端口，读取端口中输入的内容,重点是修改了env,这个执行环境，关于这个代码的详细使用跟解释请看该文章2024年最新Flink教程,从基础到就业，大家一起学习–入门篇_flink 入门-CSDN博客

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("172.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {Tuple2<String, Integer> Tuple2_of = Tuple2.of(word, 1);out.collect(Tuple2_of);}}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)).keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

启动程序之后，在浏览器上输入。localhost:8081，进入到Flink Web UI页面

在idea中如果没有指定并行度，默认根据自身本地的电脑的线程数来的，source并行度为1，是因为我们只设置了一个数据源就是socket，所以并行度为1

1）并行子任务和并行度

当要处理的数据量非常大时，我们可以把一个算子操作，“复制”多份到多个节点，数据来了之后就可以到其中任意一个执行。这样一来，一个算子任务就被拆分成了多个并行的“子任务”（subtasks），再将它们分发到不同节点，就真正实现了并行计算。（例如一个sum算子，之前在做wrodcount程序的时候使用到了sum算子，但是如果数据量特别大的话，一个节点执行比较费时费力，那么就把谁分发到其他节点，其他节点一起来执行sum操作，就会快很多，这就是并行计算）

在Flink执行过程中，每一个算子（operator）可以包含一个或多个子任务（operator subtask），这些子任务在不同的线程、不同的物理机或不同的容器中完全独立地执行。

这个是一个普通的任务流程图，数据进来之后经过了Source算子，然后给map算子，再经过一些其他的算子处理，最后给sink算子进行一些输出，但是这个流程的话，如果遇到大批量的数据进来，效率就会很低，执行起来就会很慢，但是如果有多个Source算子，多个map算子，其他算子也有多个，多个算子一起处理同一批数据，那效率就提高了，多个人工作肯定会强于一个人工作

现在上图的并行度就是2，两个人同时工作，当数据进来之后，由两个Source算子进行接收数据，然后传递给两个map算子共同处理，map算子之后有一段交叉箭头，这是因为有keyBy操作，keyBy不是算子，是重分区，相同的分到一组，所以交叉箭头表示会交换数据，将相同的key分到一个算子中进行其他处理，然后处理完的数据统一交给sink，这个时候sink就一个，并行度为1，但是由于前面的数据处理过程是并行度2，两个算子并行执行，所以会快很多

同一个算子有几个子任务在工作就说明该算子的并行度为几，

一个特定算子的子任务（subtask）的个数被称之为其并行度（parallelism）。这样，包含并行子任务的数据流，就是并行数据流，它需要多个分区（stream partition）来分配并行任务。一般情况下，一个流程序的并行度，可以认为就是其所有算子中最大的并行度。一个程序中，不同的算子可能具有不同的并行度。

例如：如上图所示，当前数据流中有source、map、window、sink四个算子，其中sink算子的并行度为1，其他算子的并行度都为2。所以这段流处理程序的并行度就是2。

2）并行度的设置

在Flink中，可以用不同的方法来设置并行度，它们的有效范围和优先级别也是不同的。

（1）代码中设置

我们在代码中，可以很简单地在算子后跟着调用setParallelism()方法，来设置当前算子的并行度：

stream.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).setParallelism(2);

这种方式设置的并行度，只针对当前算子有效。

另外，我们也可以直接调用执行环境的setParallelism()方法，全局设定并行度：

env.setParallelism(2);

这样代码中所有算子，默认的并行度就都为2了。我们一般不会在程序中设置全局并行度，因为如果在程序中对全局并行度进行硬编码，会导致无法动态扩容。

这里要注意的是，由于keyBy不是算子，所以无法对keyBy设置并行度。

根据算子单独设置

现在把上面的flink程序中的flatmap算子的并行度修改成2

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {Tuple2<String, Integer> Tuple2_of = Tuple2.of(word, 1);out.collect(Tuple2_of);}}).setParallelism(2) // 设置flaotmat并行度为2.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)).keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

然后启动flink程序，观看一下并行度的情况

可以看到，Flat Map的并行度已经变成2了，但是其他算子的并行度并没有改变，这个设置只针对Flat Map有效

在代码中进行全局设置

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//设置全局并行度为3env.setParallelism(3);//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {Tuple2<String, Integer> Tuple2_of = Tuple2.of(word, 1);out.collect(Tuple2_of);}}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)).keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

启动Flink程序，观看并行度的运行情况，source不用管，因为我们只有一个数据源，Flat Map跟sink的并行度都变成了3

全局设置跟算子单独设置的优先级

设置全局并行度为3，单独对Flat Map算子的并行度设置为2

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//设置全局并行度为3env.setParallelism(3);//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {Tuple2<String, Integer> Tuple2_of = Tuple2.of(word, 1);out.collect(Tuple2_of);}}).setParallelism(2) // Flat Map的并行度设置为2.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)).keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

运行Flink程序，查看并行度情况

可以看到，Flat Map的并行度变成了2，Sink的并行度还是3，但是全局设置了并行度为3的，这说明算子的并行度的优先级比全局并行度的优先级高

（2）提交应用时设置

在使用flink run命令提交应用时，可以增加-p参数来指定当前应用程序执行的并行度，它的作用类似于执行环境的全局设置：

bin/flink run –p 2 –c com.atguigu.wc.SocketStreamWordCount

./FlinkTutorial-1.0-SNAPSHOT.jar

如果我们直接在Web UI上提交作业，也可以在对应输入框中直接添加并行度

（3）配置文件中设置

我们还可以直接在集群的配置文件flink-conf.yaml中直接更改默认并行度：

parallelism.default: 2

这个设置对于整个集群上提交的所有作业有效，初始值为1。无论在代码中设置、还是提交时的-p参数，都不是必须的；所以在没有指定并行度的时候，就会采用配置文件中的集群默认并行度。在开发环境中，没有配置文件，默认并行度就是当前机器的CPU核心数。

3）并行度的优先级

代码中算子设置并行度 > 代码中全局并行度 > 提交时UI页面或者执行命令中指定并行度 > 默认并行度

如果在算子中设置了不同的并行度，例如FlatMap设置的并行度为5，Map设置的并行度为3，那么整个Flink的并行度是5，Flink会取最大的并行度

算子链（Operator Chain）

在查看Web UI的时候可以看到这样的场景，为什么流程节点会这样分配呢，这个就涉及到了算子链

1）算子间的数据传输

一个数据流在算子之间传输数据的形式可以是一对一（one-to-one）的直通（forwarding）模式，也可以是打乱的重分区（redistributing）模式，具体是哪一种形式，取决于算子的种类。

在传输数据过程中只有 forward 是一对一，REBALANCE以及HASH这些都是重分区

（1）一对一（One-to-one，forwarding）

这种模式下，数据流维护着分区以及元素的顺序。比如图中的source和map算子，source算子读取数据之后，可以直接发送给map算子做处理，它们之间不需要重新分区，也不需要调整数据的顺序。这就意味着map 算子的子任务，看到的元素个数和顺序跟source 算子的子任务产生的完全一样，保证着“一对一”的关系。map、filter、flatMap等算子都是这种one-to-one的对应关系。这种关系类似于Spark中的窄依赖。（一对一就是数据源中进来的什么数据，发送给下一个节点的就是什么数据，不需要进行重新分区的动作，也不需要改变数据的顺序，原模原样的给到下一个节点，所以上面的第一个节点中socket数据源跟Flat map在一个节点里面，就是因为这两个是一对一的关系，socket直接原模原样的把数据给到Flat Map，前提是这两个一对一的并行度也都是一样的。）

（2）重分区（Redistributing）

在这种模式下，数据流的分区会发生改变。比如图中的map和后面的keyBy/window算子之间，以及keyBy/window算子和Sink算子之间，都是这样的关系。

每一个算子的子任务，会根据数据传输的策略，把数据发送到不同的下游目标任务。这些传输方式都会引起重分区的过程，这一过程类似于Spark中的shuffle。

2）合并算子链

在Flink中，并行度相同的一对一（one to one）算子操作，可以直接链接在一起形成一个“大”的任务（task），这样原来的算子就成为了真正任务里的一部分，如下图所示。每个task会被一个线程执行。这样的技术被称为“算子链”（Operator Chain）。

将数据流逻辑视图跟数据流并行视图分开看

先看数据流逻辑视图：这个图里面的并行度都是1，那么souce跟map都是一对一的关系，所以两个子任务合并成一个子任务，但是到下一个子任务的时候，因为要经过一个keyBy还有Window这些算子，这些算子会进行重分区，所以不能跟前面的子任务连接在一起，只能自己形成单独的子任务，然后就到了sink

数据流并行视图：这次前面的算子并行度是2，并行度为1的source跟map还是一对一的关系，所以自然两个子任务分配成一个子任务，病毒性为2的source跟map也是一对一的关系，也分配成一个子任务，本来四个子任务现在变成了两个，然后传递到下一个子任务的时候，因为遇到了keyBy这种需要重分区的算子，keyBy也不能是算子，然后就只能自己单独是一个子任务

上图中Source和map之间满足了算子链的要求，所以可以直接合并在一起，形成了一个任务；因为并行度为2，所以合并后的任务也有两个并行子任务。这样，这个数据流图所表示的作业最终会有5个任务，由5个线程并行执行。

将算子链接成task是非常有效的优化：可以减少线程之间的切换和基于缓存区的数据交换，在减少时延的同时提升吞吐量。

Flink默认会按照算子链的原则进行链接合并，如果我们想要禁止合并或者自行定义，也可以在代码中对算子做一些特定的设置：

// 禁用算子链,在指定需要解除算子链的算子后面加上该参数
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();// 从当前算子开始新链
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).startNewChain();//全局禁用算子链，使用这个，整个代码中的算子都不会链接起来
env.disableOperatorChaining();

（1）实战验证

把之前的流处理代码修改一下，修改一下FlatMap然后加入Map算子，该程序具体描述请看这篇文章2024年最新Flink教程,从基础到就业，大家一起学习–入门篇_flink从入门,进阶,实战-CSDN博客

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket_copy* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket_copy {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//设置全局并行度为1env.setParallelism(1);//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现/*** 这里修改一下FlatMap 本来是直接在FlatMap中统计单词并且加上个数* 为了演示，这里不在FlatMap中将单词加入元祖并给一个1* 后面让map算子去处理，map算子在接收到FlatMap输出的数据之后(也就是每个单词)* 将单词添加到元祖中，并在第二个参数中加上1* returns 方法用于明确指定流中算子输出的结果类型* FlatMap要指定为String类型* map要指定为Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)*/SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<String> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {out.collect(word);}}).returns(Types.STRING) // 这里注意要修改一下类型，不再是Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)，因为现在FlatMap输出的结果是String类型的.map(word->Tuple2.of(word,1))// map接收到每个FlatMap输出的单词后，将单词加入到元祖中，并且给一个值1.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))//这里强调的是map的输出类型.keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

在本地启动程序，然后打开Flink Web UI localhost:8081

分析上图，第一个子任务中，数据源Socket跟FlatMap算子还有Map算子这三个子任务合并成一个子任务了，这是因为这三个的并行度都是1，并且数据不需要重分区

第二个子任务重，Keyed Aggregation就是sum,然后还有输出print，这两个子任务合并成一个子任务了

为什么中间使用一个箭头 HASH分割了呢，这是因为中间就是KeyBy，遇到keyBy之后就要进行重分区，所以划分成两个子任务了

（2）全局禁用算子链

禁用算子链可以在某一个算子后面单独设置，那么这个算子就会形成一个单独的子任务，不会跟其他算子合并成一个子任务，但是也是可以设置全局禁用算子链，就是每个算子就是一个子任务，不会链起来了

env.disableOperatorChaining();

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket_copy* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket_copy {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//全局禁用算子链env.disableOperatorChaining();//设置全局并行度为1env.setParallelism(1);//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现/*** 这里修改一下FlatMap 本来是直接在FlatMap中统计单词并且加上个数* 为了演示，这里不在FlatMap中将单词加入元祖并给一个1* 后面让map算子去处理，map算子在接收到FlatMap输出的数据之后(也就是每个单词)* 将单词添加到元祖中，并在第二个参数中加上1* returns 方法用于明确指定流中算子输出的结果类型* FlatMap要指定为String类型* map要指定为Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)*/SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<String> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {out.collect(word);}}).returns(Types.STRING) // 这里注意要修改一下类型，不再是Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)，因为现在FlatMap输出的结果是String类型的.map(word->Tuple2.of(word,1))// map接收到每个FlatMap输出的单词后，将单词加入到元祖中，并且给一个值1.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))//这里强调的是map的输出类型.keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

本地idea启动Flink程序，打开Flink Web UI

这样可以看到，每一个算子都是一个子任务，哪怕是一对一都不会相互合并

注意看每个子任务中间的箭头链接线，FORWARD 就表示前后两个子任务是一对一的，HASH就是表示要重分区，HASH那边是进行了一个keyBy的操作，因为我们现在设置的是全局禁用重分区，所以哪怕两个子任务是FORWARD 一对一并行度也是1，也不会相同合并成一个子任务

（3）禁用算子链

禁用算子链就是在某一个算子后，设置禁用，这样该算子就会单独形成一个子任务，哪怕是一对一也不会跟前后的子任务合并到一起的

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).disableChaining();

在FlatMap算子后面加上禁用算子链.disableChaining();

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket_copy* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket_copy {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//设置全局并行度为1env.setParallelism(1);//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现/*** 这里修改一下FlatMap 本来是直接在FlatMap中统计单词并且加上个数* 为了演示，这里不在FlatMap中将单词加入元祖并给一个1* 后面让map算子去处理，map算子在接收到FlatMap输出的数据之后(也就是每个单词)* 将单词添加到元祖中，并在第二个参数中加上1* returns 方法用于明确指定流中算子输出的结果类型* FlatMap要指定为String类型* map要指定为Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)*/SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<String> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {out.collect(word);}}).disableChaining() // 禁用算子链.returns(Types.STRING) // 这里注意要修改一下类型，不再是Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)，因为现在FlatMap输出的结果是String类型的.map(word->Tuple2.of(word,1))// map接收到每个FlatMap输出的单词后，将单词加入到元祖中，并且给一个值1.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))//这里强调的是map的输出类型.keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

本地idea启动Flink程序，打开Flink Web UI

可以看到本来FlatMap应该跟数据源Socket还有Map合并成一个子任务的，但是因为在FlatMap算子上加入了禁用算子链，所有FlatMap前后的两个算子哪怕跟FlatMap并行度相同，还是一对一的，也不能合并成一个子任务，但是sum跟print却合并成了子任务，因为禁用算子链只会影响自己本身

（4）从当前算子开始新链

startNewChain();

如果不设置禁用算子和开启算子的话，默认启动后流程节点是这样的

现在在FlatMap后面加上开启新算子链，这就表示FlatMap会跟前面的子任务分开，会跟后面的一对一(相同并行度)重新分配成一个子任务

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket_copy* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket_copy {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//设置全局并行度为1env.setParallelism(1);//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现/*** 这里修改一下FlatMap 本来是直接在FlatMap中统计单词并且加上个数* 为了演示，这里不在FlatMap中将单词加入元祖并给一个1* 后面让map算子去处理，map算子在接收到FlatMap输出的数据之后(也就是每个单词)* 将单词添加到元祖中，并在第二个参数中加上1* returns 方法用于明确指定流中算子输出的结果类型* FlatMap要指定为String类型* map要指定为Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)*/SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<String> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {out.collect(word);}}).startNewChain() // FlatMap开始新算子链.returns(Types.STRING) // 这里注意要修改一下类型，不再是Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)，因为现在FlatMap输出的结果是String类型的.map(word->Tuple2.of(word,1))// map接收到每个FlatMap输出的单词后，将单词加入到元祖中，并且给一个值1.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))//这里强调的是map的输出类型.keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

在本地idea启动flink程序，打开Flink Web UI

可以看到Flat Map跟前面的Socket分开了，但是跟后面的一对一的算子会正常连接成一个子任务

（5）关于算子链以及使用场景

全局禁用算子链 env.disableOperatorChaining();

某个算子禁用算子链，该算子不参与链化 A.disableChaining(); 算子A不会与 前面 和 后面的算子串在一起

从某个算子开启新链条 A.startNewChain(); 算子A不与 前面串在一起 从算子A开始正常链化

使用算子链的场景一：

例如正常情况下 FlatMap跟Map会放到一个子任务中，也就是放到一个task slot中，如果并行度是2的话，那么并行度为1的FlatMap和Map放到一个槽中，并行度为2的FlatMap和Map放到一个槽中，如果遇到FlatMap跟Map这个算子中需要处理的逻辑特别的重，那么把这两个算子放到一个子任务也就是一个task slot中压力会特别的大，这个时候就需要分开算子链了

使用算子链的场景二：

例如正常情况下，FlatMap跟Map放到了一个子任务中，如果其中FlatMap出现了报错，那么就是整个FlatMap跟Map这个子任务出现报错，如果两个分开的话FlatMap报错那么FlatMap的子任务就会出现异常，这样便于观察和定位代码哪里出现了问题

任务槽（Task Slots）

1）任务槽（Task Slots）

Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。

很显然，TaskManager的计算资源是有限的，并行的任务越多，每个线程的资源就会越少。那一个TaskManager到底能并行处理多少个任务呢？为了控制并发量，我们需要在TaskManager上对每个任务运行所占用的资源做出明确的划分，这就是所谓的任务槽（task slots）。

每个任务槽（task slot）其实表示了TaskManager拥有计算资源的一个固定大小的子集。这些资源就是用来独立执行一个子任务的。

假如一个TaskManager有三个slot，那么它会将管理的内存平均分成三份，每个slot独自占据一份。这样一来，我们在slot上执行一个子任务时，相当于划定了一块内存“专款专用”，就不需要跟来自其他作业的任务去竞争内存资源了。

所以现在我们只要2个TaskManager，就可以并行处理分配好的5个任务了。

2）任务槽数量的设置

在Flink的/opt/module/flink-1.17.0/conf/flink-conf.yaml配置文件中，可以设置TaskManager的slot数量，默认是1个slot。

taskmanager.numberOfTaskSlots: 8

需要注意的是，slot目前仅仅用来隔离内存，不会涉及CPU的隔离(CPU是共用的)。在具体应用时，可以将slot数量配置为机器的CPU核心数，尽量避免不同任务之间对CPU的竞争。这也是开发环境默认并行度设为机器CPU数量的原因。

3）任务对任务槽的共享

默认情况下，Flink是允许子任务共享slot的。如果我们保持sink任务并行度为1不变，而作业提交时设置全局并行度为6，那么前两个任务节点就会各自有6个并行子任务，整个流处理程序则有13个子任务。如上图所示，只要属于同一个作业，那么对于不同任务节点（算子）的并行子任务，就可以放到同一个slot上执行。所以对于第一个任务节点source→map，它的6个并行子任务必须分到不同的slot上，而第二个任务节点keyBy/window/apply的并行子任务却可以和第一个任务节点共享slot。

当我们将资源密集型和非密集型的任务同时放到一个slot中，它们就可以自行分配对资源占用的比例，从而保证最重的活平均分配给所有的TaskManager。

slot共享另一个好处就是允许我们保存完整的作业管道。这样一来，即使某个TaskManager出现故障宕机，其他节点也可以完全不受影响，作业的任务可以继续执行。

当然，Flink默认是允许slot共享的，如果希望某个算子对应的任务完全独占一个slot，或者只有某一部分算子共享slot，我们也可以通过设置“slot共享组”手动指定：

.map(word -> Tuple2.of(word, 1L)).slotSharingGroup("1");

这样，只有属于同一个slot共享组的子任务，才会开启slot共享；不同组之间的任务是完全隔离的，必须分配到不同的slot上。在这种场景下，总共需要的slot数量，就是各个slot共享组最大并行度的总和。

代码案例

package wordcount;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @ClassName flink_wc_socket_copy* @Description TODO* @Author 长风清留扬* @Date 2024/8/8 22:47* @Version 1.0*/
public class flink_wc_socket_copy {public static void main(String[] args) throws Exception {//创建执行环境//StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//常见执行环境，用于设置和初始化一个流处理环境（StreamExecutionEnvironment），特别是以本地模式（local mode）启动，并启用了一个Web UI以便监控和管理作业的执行。StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(new Configuration());//设置全局并行度为1env.setParallelism(1);//读取数据，从socket中读取数据DataStreamSource<String> socket_DS = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9999);//使用lambda表达式来实现/*** 这里修改一下FlatMap 本来是直接在FlatMap中统计单词并且加上个数* 为了演示，这里不在FlatMap中将单词加入元祖并给一个1* 后面让map算子去处理，map算子在接收到FlatMap输出的数据之后(也就是每个单词)* 将单词添加到元祖中，并在第二个参数中加上1* returns 方法用于明确指定流中算子输出的结果类型* FlatMap要指定为String类型* map要指定为Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)*/SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = socket_DS.flatMap((String value, Collector<String> out) -> {//拆分String[] words = value.split(" ");for (String word : words) {out.collect(word);}}).slotSharingGroup("test_slot") // 手动指定slot共享组，在flatMap后面加上这个代码，FlatMap就会进入到名称为 test_slot的共享组中.returns(Types.STRING) // 这里注意要修改一下类型，不再是Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT)，因为现在FlatMap输出的结果是String类型的.map(word->Tuple2.of(word,1))// map接收到每个FlatMap输出的单词后，将单词加入到元祖中，并且给一个值1.returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))//这里强调的是map的输出类型.keyBy(value -> value.f0).sum(1);//输出结果sum.print();//执行流处理env.execute();}
}

这个代码中，在FlatMap算子后面加上了一个代码

.slotSharingGroup("test_slot")

表示给FlatMap手动开启一个共享组，正常来说如果没有这行代码的话，scoket,FlatMap,map,sum,print 这些算子都是应该在一个task slot里面，默认名称是default，但是现在单独给FlatMap开启了一个共享组，那么FlatMap就会进入到一个新的task slot中，这个task slot名称为test_slot

任务槽和并行度的关系

任务槽和并行度都跟程序的并行执行有关，但两者是完全不同的概念。简单来说任务槽是静态的概念，是指TaskManager具有的并发执行能力，可以通过参数taskmanager.numberOfTaskSlots进行配置；而并行度是动态概念，也就是TaskManager运行程序时实际使用的并发能力，可以通过参数parallelism.default进行配置。

个人理解： 例如一个酒店有三个单人床房间，那么这三个房间就是slot(任务槽)，是一个静态的，因为只有三个房间不会发生变化，最多三个房间，那么这个时候来了两个人入住，占用了两个房间，这两个人就是并行度为2，同时两个在运行，然后又来了一个人入住，这个时候并行度为3，这三个人把三个房间已经占满了，三个同时在运行，所以并行度是动态的是会发生变化的，但是这个时候又来了一个人，但是现在三个房间已经满了，不能入住了，这个情况下就会报错，flink的机制是不会让这个人等着的，来了任务之后没有slot可以使用了，那么就会出现报错，不会说让这个没有slot使用的任务一直在等待着

**举例说明：**假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的slot数量设置为3个，那么一共有9个task slot，表示集群最多能并行执行9个同一算子的子任务。

而我们定义word count程序的处理操作是四个转换算子：

source→ flatmap→ reduce→ sink

当所有算子并行度相同时，容易看出source和flatmap可以合并算子链，于是最终有三个任务节点。

任务槽与并行度的关系1

可以看到现在启动了一个Flink程序，程序中有Source,Flatmap,reduce,sink，由于并行度为1，而且任务槽为默认的default，那么这些算子就会共享一个任务槽，哪怕我还有八个任务槽是空闲状态，他们也会只占用一个

任务槽与并行度的关系2

上图可以看到，现在并行度是2，那么每个算子都会有两个子任务在同时运行，Flink程序相同的算子是不能在一个Slot中的，所以就会分布在不同的slot中，可以把九个slot比做是九个房间，source->flatmap->reduce->sink他们是一个人，住在一个房间里面，但是现在并行度是2，还有一个跟他们相同的人也需要住一个房间，所以就占用了两个slot

任务槽与并行度的关系3

以上图来看，现在并行度为9，那么相同算子会有九个任务在并行执行，九个人就需要九个房间

任务槽与并行度的关系4

以上图来看，现在设置全局并行度为9，那么现在每个算子都会有九个在这个九个任务槽中执行，但是单独给输出的sink设置并行度为1，那么sink只会出现在一个任务槽中

通过这个例子也可以明确地看到，整个流处理程序的并行度，就应该是所有算子并行度中最大的那个，这代表了运行程序需要的slot数量。

案例演示1

使用Standalone 会话模式部署

详细的Standalone 会话模式说明可以看这篇文章

2024年最新Flink教程,从基础到就业，大家一起学习–Flink集群部署-CSDN博客

2024年最新Flink教程,从基础到就业，大家一起学习–flink部署和集群部署(从本地测试到公司生产环境如何部署项目源码)_码界探索 flink csdn-CSDN博客

（1）配置slot数量

首先修改三台TaskManager的slot数量，在hadoop102,hadoop103,hadoop104这三台服务器上分别有一台TaskManager，所以一共是三台，现在修改配置文件，将三台TaskManager的slot数量都配置成3，那么每一台TaskManager有三个slot，一共就是9个slot

hadoop102,hadoop103,hadoop104这三台虚拟机上都有TaskManager，所以三台虚拟机都应该配置一下，配置slot的配置大约在91行的附近

//进入到Flink目录下
cd /opt/module/flink-1.17.0
//修改配置文件
vim conf/flink-conf.yaml
//将默认的slot数量从1改成3,那么这台TaskManager种就有三个slot
taskmanager.numberOfTaskSlots: 3

（2）在hadoop102节点服务器上执行start-cluster.sh启动Flink集群：

（3）访问本地Flink Web UI

浏览器输入网址：hadoop102:8081

可以看到，现在一共有3台Task Managers启动了，每台TaskManager有3个slot，总共就是9个slot，现在空闲的有9个slot

Task Managers：3台TaskManager运行中

Total Task Slots：3台TaskManager一共有9个slot

Available Task Slots： 共有9个Slots空闲中

（4）提交Flink任务

将原来的wordcount代码运行，并且指定全局并行度为4，看看会占用几个slot

bin/flink run -m hadoop102:8081 -p 4 -c wordcount.flink_wc_socket flink_flink-1.0-SNAPSHOT.jar

• bin/flink：这是Flink安装目录下的bin子目录中的flink脚本，用于执行Flink的各种命令。
• run：这是flink脚本的一个子命令，用于提交作业到Flink集群执行。
• -m hadoop102:8081：这个参数指定了Flink集群的Master节点（JobManager）的地址和端口。在这个例子中，Master节点位于hadoop102这台机器上，并且监听在8081端口上。这是Flink集群管理界面（Web UI）和作业提交的默认端口。
• -p 就是通过命令行指定Flink程序的全局并行度，这个给一个4 表示现在这个Flink程序的并行度是4
• -c wordcount.flink_wc_socket：这个参数指定了作业的主类（Main Class）的全限定名。在这个例子中，wordcount.flink_wc_socket是包含main方法的类的全限定名，这个类是作业的入口点。Flink会加载这个类，并执行其中的main方法来启动作业。
• ./flink_flink-1.0-SNAPSHOT.jar：这是要提交的Flink作业的JAR包路径。在这个例子中，JAR包名为flink_flink-1.0-SNAPSHOT.jar，位于当前目录下（由./表示）。这个JAR包包含了作业的所有依赖和编译后的类文件，是Flink作业执行的必要组件。

（5）再次查看Flink Web UI

浏览器输入网址：hadoop102:8081

查看Flink Web UI，看看slot的占用情况

Task Managers：3台TaskManager运行中

Total Task Slots：3台TaskManager一共有9个slot

Available Task Slots： 共有5个Slots空闲中

现在可以看到一共九个slot现在占用了4个还剩下5个，这是因为我们代码中的算子都是默认在一个slot中的，但是因为在启动Flink程序的之后，指定全局并行度为4，那么就会占用4个slot并行执行，一个Job中相同的算子不能在一个slot中

（6）看一下job任务节点图

FlatMap跟sum还有print的并行度都是4，Keyed Aggregation就是sum，数据源socket的并行度是1，这个是因为我们只监听了一个端口，只有一个数据来源，所以是1，那么实际的图表应该是这样的

案例演示2

如果启动Flink程序的并行度大于slot数量会出现什么情况

（1）关闭案例1的Flink程序

关闭案例1的Flink程序，保证现在还有9个slot处在空闲状态

（2）使用脚本启动Flink程序

现在还是通过脚本启动Flink程序，但是指定全局并行度为10，让并行度大于总共的slot数量

bin/flink run -m hadoop102:8081 -p 10 -c wordcount.flink_wc_socket flink_flink-1.0-SNAPSHOT.jar

（3）查看脚本执行情况

出现了报错，报错信息：

Caused by: org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler.NoResourceAvailableException: Could not acquire the minimum required resources.

表示无法获得所需的最低资源，最低资源就是slot，flink不会让没有slot可用的进程进入等待状态，要么都有slot使用，要么就都别用

案例演示3

现在使用yarn模式来启动flink程序

如果是yarn模式，会动态申请TaskManager，申请的TaskManager数量 = job并行度 / 每个TaskManager的slot数，向上去整，比如Session会话模式，一开始启动后 是 0 个Task Manager 0 个 slot，提交一个Job,并行度为10，那么 10/3向上取整=4，yarn就要申请4个Task Manager

但是yarn怎么知道每个TaskManager指定的slot数量呢，其实yarn也是会读取配置文件，刚才我们配置每个TaskManager的slot数量为3，yarn也会遵循这个规则。

（1）启动一个yarn会话

-d表示后台启动

（2）查看yarn会话并且查看flink集群

浏览器输入：hadoop102:8088

现在可以看到TaskManager和slot数量都是0，因为没有任务， yarn也没有申请资源

（3）脚本启动Flink程序

bin/flink run -p 10 -c wordcount.flink_wc_socket flink_flink-1.0-SNAPSHOT.jar

这里不需要-m去指定了，会自动识别到yarn的

（4）查看Flink Web UI

可以看到现在Task Manager为4，yarn申请了4个Task Manager，因为我们在配置文件中配置了，每个Task Manager最多有3个slot,但是现在这个job任务需要10个slot，显然3个Task Manager已经不能满足要求了，Yarn就又去申请了一个Task Manager，会在某一个节点再申请一个Task Manager,那么现在就是4台Task Manager了，然后每台Task Manager有3个slot，那么一共就是12个slot，10个并行度用了10个还剩下2个slot空闲

总结

1、slot特点： 1）均分隔离内存，不隔离CPU 2）可以共享： 同一个job中，不同算子的子任务 才可以共享同一个slot，同时在运行的前提是，属于同一个slot共享组，默认都是 default 2、slot数量与并行度的关系 1）slot是一种静态的概念，表示最大的并发上限 并行度是一种动态的概念，表示实际运行占用了几个 2）要求：slot数量 >= job并行度（算子最大并行度）Job才能运行undefined 注意：如果是yarn模式，会动态申请TaskManager 申请的TaskManager数量 = job并行度 / 每个TaskManager的slot数，向上去整 比如Session会话模式，一开始启动后 是 0 个Task Manager 0 个 slot 提交一个Job,并行度为10，那么 10/3向上取整=4，yarn就要申请4个Task Manager

作业提交流程

Standalone会话模式作业提交流程

1.3-1.4就是优化算子链的过程，把能合并到一起的算子的子任务合并到一起，作业的执行流程图也会通过通信系统以及分发器给到JobMaster, JobMaster获取到流程图之后会进一步的转化，转化成执行图，最终执行起来之后就是到了6.2，就会有一个物理流图的生成，这个就是我们在Flink Web UI上看到的

逻辑流图/作业图/执行图/物理流图

我们已经彻底了解了由代码生成任务的过程，现在来做个梳理总结。

逻辑流图（StreamGraph）→ 作业图（JobGraph）→ 执行图（ExecutionGraph）→ 物理图（Physical Graph）。

逻辑流图**（StreamGraph）**

这是根据用户通过 DataStream API编写的代码生成的最初的DAG图，用来表示程序的拓扑结构。这一步一般在客户端完成。

逻辑流图就是客户端解析我们提交上去的代码，其实就是讲我们代码里面的算子一个个摆出来，形成一个流式的图，一个个算子单独的摆出来，然后会把每个算子的并行度标出来，上图可以看到，每一个算子都摆出来了，每一个黄色的圈就是一个算组，并且通过箭头将算子之间的关系也表现出来，算子下面有算子的并行度

作业图**（JobGraph）**

StreamGraph经过优化后生成的就是作业图（JobGraph），这是提交给 JobManager 的数据结构，确定了当前作业中所有任务的划分。主要的优化为：将多个符合条件的节点链接在一起合并成一个任务节点，形成算子链，这样可以减少数据交换的消耗。JobGraph一般也是在客户端生成的，在作业提交时传递给JobMaster。

我们提交作业之后，打开Flink自带的Web UI，点击作业就能看到对应的作业图。

作业图就是对逻辑流图进行优化，根据一对一或者重分区来进行优化，可以看到KeyedAggregation跟sink之间是Forward关系就是一对一关系，并且并行度也是一样的，所以就合并到一起了，成一个一个子任务，这个就是作业图

执行图(最重要的图)（ExecutionGraph）

JobMaster收到JobGraph后，会根据它来生成执行图（ExecutionGraph）。ExecutionGraph是JobGraph的并行化版本，是调度层最核心的数据结构。与JobGraph最大的区别就是按照并行度对并行子任务进行了拆分，并明确了任务间数据传输的方式。

当把作业图提交给JobMaster之后JobMaster会转换成执行图，其实就是把算子进行展开，算子的并行度是几，就生成几个算子，例如FlatMap的并行度是2，那么就生成两个FlatMap，因为后面Flat Map1要在一个slot中，FlatMap2要在一个slot中

物理流图**（Physical Graph）**

JobMaster生成执行图后，会将它分发给TaskManager；各个TaskManager会根据执行图部署任务，最终的物理执行过程也会形成一张“图”，一般就叫作物理图（Physical Graph）。这只是具体执行层面的图，并不是一个具体的数据结构。

物理图主要就是在执行图的基础上，进一步确定数据存放的位置和收发的具体方式。有了物理图，TaskManager就可以对传递来的数据进行处理计算了。

其实执行图跟物理流图都差不多了，已经将算子的并行度都分配好了，多个并行度就占用多个slot，基本上没什么变化，只不过一些名称会变得不一样

Yarn应用模式作业提交流程

yarn应用模式中也是就没有客户端的什么事情了，在执行run-application这些命令之后，直接就会去Yarn的ResourceManager发起请求，之后会选择一个NodeManager节点启动一个容器，容器里面运行 ApplicationMaster，这个ApplicationMaster其实就是Flink中的JobMaster

然后通信系统先启动分发器，然后再启动资源管理器，这个资源管理器是Flink的资源管理器，然后分发器启动JobMaster，JobMaster会开始生成逻辑流图、作业流图、执行流图，因为不需要客户端了， 所以在客户端进行的操作现在都是JobMaster来做

生成执行流图之后，JobManager会向资源管理器请求slot资源，但是现在Flink的资源管理器现在不是真正管理资源的了，因为是yarn模式，现在所有的资源都是归yarn管理，所以这里的资源管理器相当于一个中间件，应该4申请资源，flink的资源管理器会向yarn的ResourceManager申请资源，

然后yarn会去启动自己的NodeManager，NodeManager中会启动容器，容器里面运行TaskManager，然后TaskManager中的slot数也是根据我们在flink配置文件中指定的来的，配置文件中配置了几个，每个TaskManager中就只能有几个slot,yarn模式也不例外

然后TaskManager会去告诉Flink的资源管理器，注册slot，告诉资源管理器自己启动成功，然后JobMaster就开始分配slot，然后TaskManager就向JobMaster提供需要的slot资源，然后JobMaster就会根据之前生成的执行流图把子任务分发出去，安排在不同的slot中

然后TaskManager在工作起来之后就会生成物理流图。

本篇结束！感谢观看
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