Flink 作业提交流程

Apache Flink 的 作业提交流程（Job Submission Process） 是指从用户编写完 Flink 应用程序，到最终在 Flink 集群上运行并执行任务的整个过程。它涉及多个组件之间的交互，包括客户端、JobManager、TaskManager 和 ResourceManager。

🧩 一、Flink 作业提交整体流程图解

[Client] → 提交 JobGraph↓
[JobManager / Dispatcher] → 调度与资源申请↓
[ResourceManager] → 分配 TaskManager Slot↓
[TaskManager] → 启动 Task 并执行 Subtask↓
[JobManager] → 协调任务状态、检查点等

📌 二、Flink 作业提交详细步骤说明

步骤	描述
1. 用户编写代码	使用 DataStream API 或 SQL 编写 Flink 作业
2. 构建 StreamGraph	客户端将逻辑流转换为 StreamGraph（DAG）
3. 转换为 JobGraph	将 StreamGraph 转换为 JobGraph，包含算子链、并行度等信息
4. 提交 JobGraph 到集群	通过 CLI、REST API 或 Web UI 提交到 Flink 集群
5. JobManager 接收并初始化	创建 ExecutionGraph，管理任务调度
6. ResourceManager 分配资源	根据资源需求向 TaskManager 申请 Slot
7. TaskManager 启动任务	在分配的 Slot 上启动 Task，并开始执行 Subtask
8. 执行计算任务	持续处理数据流，进行状态更新和窗口计算
9. 状态管理与容错	Checkpoint/Savepoint 机制保障状态一致性
10. 结果输出或写入外部系统	输出到 Sink（如 Kafka、HDFS、MySQL 等）

⚙️ 三、各组件职责详解

组件	职责
Client	提交作业、打包 JAR、生成 JobGraph
JobManager	负责任务调度、协调 Checkpoint、维护 ExecutionGraph
Dispatcher	接收作业提交请求，负责创建 JobManager
ResourceManager	管理 TaskManager 的 Slot 资源，分配资源给 JobManager
TaskManager	执行具体的 Task，每个 Task 包含一个或多个 Subtask
ExecutionGraph	JobManager 内部的执行图，用于调度 Subtask
Checkpoint Coordinator	协调 Checkpoint，确保状态一致性

📦 四、作业提交方式汇总

方式	描述	命令示例
CLI 提交	最常用方式，适合本地测试和生产部署	`flink run -c com.example.MyJob ./myjob.jar`
Web UI 提交	图形化界面上传 JAR 文件并运行	http://localhost:8081
REST API 提交	适用于自动化部署、平台集成	`POST /jars/{jarid}/run`
YARN Session 模式	多个作业共享一个 YARN ApplicationMaster	`yarn session -n 2 -tm 2048`
Application 模式	每个作业单独启动一个 ApplicationMaster	`flink run-application -t yarn-application ./myjob.jar`
Kubernetes Native 模式	在 Kubernetes 上直接部署 Flink 作业	使用 Operator 或 Native 部署模式

🧠 五、提交流程详解（以 Standalone 或 YARN 模式为例）

✅ 1. 客户端（Client）

编译并打包 Flink 作业为 JAR 文件
使用 flink run 命令提交作业
生成 JobGraph 并发送至 JobManager

flink run -m yarn-cluster -p 4 -c com.example.WordCount ./wordcount.jar

✅ 2. JobManager（也称作 Dispatcher + JobMaster）

接收 Client 提交的 JobGraph
创建 ExecutionGraph，描述任务执行计划
请求 ResourceManager 分配资源

✅ 3. ResourceManager

根据 JobManager 请求，向 TaskManager 申请 Slot
协调资源分配，保证资源公平使用

✅ 4. TaskManager

收到 Slot 分配通知后，准备执行环境
加载 JAR 文件，启动 Subtask
向 JobManager 报告执行状态

✅ 5. ExecutionGraph 执行

JobManager 监控所有 Task 的执行情况
触发 Checkpoint，维护状态一致性
处理失败重试、反压监控等

📊 六、JobGraph vs StreamGraph vs ExecutionGraph 对比

名称	描述	特点
StreamGraph	用户编写的 DAG 流程	包含 operator chain 优化后的逻辑图
JobGraph	提交到集群的任务图	包含 operator chains、slot sharing group 等元数据
ExecutionGraph	JobManager 内部运行图	包含实际执行的 Subtask 及其依赖关系

🔁 七、状态恢复与 Checkpoint 流程

JobManager 定期触发 Checkpoint
TaskManager 将状态快照写入配置的 Checkpoint 存储路径（如 HDFS）
JobManager 收集所有 Task 的 Checkpoint 成功信号
如果发生故障，从最近成功的 Checkpoint 恢复状态

🧪 八、完整提交命令示例（YARN 模式）

# 启动 YARN Session
flink run-application -t yarn-application \-Djobmanager.memory.process.size=1024mb \-Dtaskmanager.memory.process.size=2048mb \-Dparallelism.default=4 \./my-flink-job.jar

# 提交到已有的 Session 集群
flink run -m yarn-cluster -p 4 -c com.example.MyJob ./myjob.jar

🧩 九、提交流程中的关键概念

概念	描述
Operator Chaining	算子链合并，减少网络传输开销
Slot Sharing Group	同一组内的算子可共享同一个 Slot
Parallelism	设置每个算子的并发数
Checkpoints	用于状态一致性和容错机制
Savepoints	手动触发的状态快照，用于升级、迁移等
Backpressure	当下游处理速度慢于上游时产生的压力反馈机制

✅ 十、总结：Flink 作业提交流程的核心阶段

阶段	描述
1. 客户端构建	将用户代码转换为 StreamGraph → JobGraph
2. 提交作业	Client 提交到 JobManager
3. 资源调度	ResourceManager 分配 TaskManager Slot
4. 任务执行	TaskManager 启动 Subtask 并执行逻辑
5. 状态管理	Checkpointing 保障状态一致性
6. 故障恢复	重启失败任务并从 Checkpoint 恢复