0.组件图

一般分布式架构，都是主从架构，只是主从节点，每种架构用途不太一样。在flink中，作业管理器就是相当于Master，任务管理器，就相当于slave，类似于spark中的Executor

1. 作业管理器（JobManager,master节点）

1. 控制一个应用程序执行的主进程，也就是每个应用程序都会对应着一个JobManager(作业管理器)
2. JobManager会先接受要执行的应用程序，这个应用程序会包括：作业图(JobGraph)，逻辑数据流图(logical dataflow graph)，和打包了所有的类，库以及依赖的jar包.
3. 会把JobGraph转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫做“执行图”（ExecutionGraph），包含了所有可以并发执行的任务。
4. JobManager 会向资源管理器(Flink的资源管理器)（ResourceManager）请求执行任务必要的资源，也就是任务管理器（TaskManager）上的插槽（slot）。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，JobManager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. 任务管理器（TaskManager）

1. Flink中的工作进程。通常在Flink中会有多个TaskManager运行，每一个TaskManager都包含了一定数量的插槽（slots）。插槽的数量限制了TaskManager能够执行的任务数量。
2. 启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的插槽；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个插槽提供给JobManager调用。JobManager就可以向插槽分配任务（tasks）来执行了。
3. 在执行过程中，一个TaskManager可以跟其它运行同一Flink应用程序的TaskManager交换数据。

3. 资源管理器(ResourceManager)

1. 主要负责管理任务管理器（TaskManager）的插槽（slot），TaskManger 插槽是Flink中定义的处理资源单元。
2. Flink为不同的环境和资源管理工具提供了不同资源管理器，比如YARN、Mesos、K8s，以及standalone部署。
3. 当JobManager申请插槽资源时，Flink的资源管理器会将有空闲插槽的TaskManager分配给JobManager。如果Flink的资源管理器没有足够的插槽来满足JobManager的请求，它还可以向资源提供平台发起会话，以提供启动TaskManager进程的容器。

4. 分发器

1. 可以跨作业运行，它为应用提交提供了REST接口。
2. 当一个应用被提交执行时，分发器就会启动并将应用移交给一个JobManager。
3. 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。
4. Dispatcher在架构中可能并不是必需的，这取决于应用提交运行的方式。