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3 任务调度原理
客户端不是运行时和程序执行的一部分，但它用于准备并发送dataflow(JobGraph)给Master(JobManager)，然后，客户端断开连接或者维持连接以等待接收计算结果。
当 Flink 集群启动后，首先会启动一个 JobManger 和一个或多个的 TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager 再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的 JVM 进程。
Client 为提交 Job 的客户端，可以是运行在任何机器上（与 JobManager 环境连通即可）。提交 Job 后，Client 可以结束进程（Streaming的任务），也可以不结束并等待结果返回。
JobManager 主要负责调度 Job 并协调 Task 做 checkpoint，职责上很像 Storm 的 Nimbus。从 Client 处接收到 Job 和 JAR 包等资源后，会生成优化后的执行计划，并以 Task 的单元调度到各个 TaskManager 去执行。
TaskManager 在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个 slot 能启动一个 Task，Task 为线程。从 JobManager 处接收需要部署的 Task，部署启动后，与自己的上游建立 Netty 连接，接收数据并处理。
1）TaskManger与Slots
Flink中每一个worker(TaskManager)都是一个JVM 进程，它可能会在独立的线程上执行一个或多个subtask。为了控制一个worker能接收多少个task，worker通过task slot来进行控制（一个worker至少有一个task slot）。
每个task slot表示TaskManager拥有资源的一个固定大小的子集。假如一个TaskManager有三个slot，那么它会将其管理的内存分成三份给各个slot。资源slot化意味着一个subtask将不需要跟来自其他job的subtask竞争被管理的内存，取而代之的是它将拥有一定数量的内存储备。需要注意的是，这里不会涉及到CPU的隔离，slot目前仅仅用来隔离task的受管理的内存。
通过调整task slot的数量，允许用户定义subtask之间如何互相隔离。如果一个TaskManager一个slot，那将意味着每个task group运行在独立的JVM中（该JVM可能是通过一个特定的容器启动的），而一个TaskManager多个slot意味着更多的subtask可以共享同一个JVM。而在同一个JVM进程中的task将共享TCP连接（基于多路复用）和心跳消息。它们也可能共享数据集和数据结构，因此这减少了每个task的负载。
默认情况下，Flink允许子任务共享slot，即使它们是不同任务的子任务（前提是它们来自同一个job）。 这样的结果是，一个slot可以保存作业的整个管道。
Task Slot 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 parallelism 是动态概念，即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。
也就是说，假设一共有3个TaskManager，每一个TaskManager中的分配3个TaskSlot，也就是每个TaskManager可以接收3个task，一共9个TaskSlot，如果我们设置parallelism.default=1，即运行程序默认的并行度为1，9个TaskSlot只用了1个，有8个空闲，因此，设置合适的并行度才能提高效率。
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2）程序与数据流（DataFlow）
所有的Flink程序都是由三部分组成的： Source 、Transformation和Sink。
Source负责读取数据源，Transformation利用各种算子进行处理加工，Sink负责输出。
在运行时，Flink上运行的程序会被映射成“逻辑数据流”（dataflows），它包含了这三部分。每一个 dataflow 以一个或多个sources 开始以一个或多个sinks 结束。dataflow类似于任意的有向无环图（DAG）。在大部分情况下，程序中的转换运算（transformations）跟dataflow中的算子（operator）是一一对应的关系，但有时候，一个transformation可能对应多个operator。
