【Flink】Flink架构及组件

我们学习大数据知识的时候，需要知道大数据组件如何安装以及架构组件，这将帮助我们更好的了解大数据组件

对于大数据Flink，架构图图下：

整个架构图有三种关键组件

1、Client：负责作业的提交。调用程序的 main 方法，将代码转换成“数据流图“（DataflowGraph），并最终生成作业图（JobGraph），一并发送给 JobManager。同时客户端也可以随时连接到 JobManager，获取当前作业的状态和执行结果，也可以发送请求取消作业

2、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

3、TaskManager：是 Flink 中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的，所以也被称为
“Worker”。Flink 集群中必须至少有一个 TaskManager；当然由于分布式计算的考虑，通常会
有多个 TaskManager 运行，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。