通过前面的文章了解到 Driver将用户代码转换成streamGraph再转换成Jobgraph后向Jobmanager端提交 JobManager启动以后会在Dispatcher.java起来RPC方法submitJob(jobGraph),用于接收来自Driver转化得到的JobGraph ...
整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute 方法将用户的算子转化成StreamGraph 然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph提交到JobManager对应的接口 JobManager转化成executionGraph.deploy ,然后生成TDD发给TaskManager,然后整个Job就启动起来了 这里来看一下Dri ...
2019-08-27 18:04 0 527 推荐指数:
通过前面的文章了解到 Driver将用户代码转换成streamGraph再转换成Jobgraph后向Jobmanager端提交 JobManager启动以后会在Dispatcher.java起来RPC方法submitJob(jobGraph),用于接收来自Driver转化得到的JobGraph ...
前面说到了 Flink的TaskManager启动(源码分析) 启动了TaskManager 然后 Flink的Job启动JobManager端(源码分析) 说到JobManager会将转化得到的TDD发送到TaskManager的RPC 这篇主要就讲一下,Job ...
在Driver端的env.exection()直接启动了,有兴趣可以研究一下) 来看一下Standalon ...
通过启动脚本已经找到了TaskManager 的启动类org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner 来看一下它的main方法中 最后被start了起来 start其实是将taskManager 端的RPC服务 ...
0. 启动flink-session ./bin/yarn-session.sh -n 4 -s 3 -jm 2048 -tm 6144 高版本 bin/yarn-session.sh -d -s 3 -jm 2048 -tm 6144 -qu ...
这篇文章主要介绍从命令行到任务在Driver端运行的过程 通过flink run 命令提交jar包运行程序 以yarn 模式提交任务命令类似于: flink run -m yarn-cluster XXX.jar 先来看一下脚本中的调用类 在flink.sh脚本中可以看到提交的命令 ...
上一篇《Flink接收端反压机制》说到因为Flink每个Task的接收端和发送端是共享一个bufferPool的,形成了天然的反压机制,当Task接收数据的时候,接收端会根据积压的数据量以及可用的buffer数量(可用的memorySegment数)来决定是否向上游发送Credit(简而言之 ...
TaskManager接收到来自JobManager的jobGraph转换得到的TDD对象,启动了任务,在StreamInputProcessor类的processInput()方法中 通过一个while(true)中不停的拉取上游的数据,然后调用 ...