【云星数据---Apache Flink实战系列(精品版)】：Apache Flink高级特性与高级应用006-Slot和Parallelism的深入分析001

一、flink架构

1.flink是一个主从结构的分布式程序，它由client和cluster两部分组成。2.cluster由主节点JobManager（JM）和从节点TaskManager组成(TM)。    a.JM负责协调分布式执行：调度Task、协调检查点、协调失效恢复等工作。      JM至少要有一个，也可有多个。多个JM可基于zookeeper做HA,一个active，其余standby。    b.TM负责执行一个具体的Dataflow的Task，缓存并交换streams等工作。      TM至少要有一个，也可有多个，多个TM组成worker集群，并发执行任务。    c.JM和TM有多种部署方式，可以选择使用裸机部署，使用container部署，使用yarn部署。      只要JM和TM能通信即可，这样JM就能下发任务到TM,TM也能执行任务并上报TM.3.client属于flink架构的一部分，但不属于flink集群。它的工作是连接user和cluster.    a.client能够将user提交的application分析成Dataflow提交给JM.JM会分配给TM做具体的执行工作。      在提交完Dataflow可以关闭，也可以不关闭.    b.client不关闭的话还可以接受cluster处理进度报告，以便user能跟着任务的运行情况。

二、程序（Progrram）和数据流（Dataflows）

1.程序（Progrram）

1.Progrram是user通过java,scala，python等编程语言调用flink相应的api编写而成。2.在Program中用户将data从source通过一系列的Transformation处理成期望的结果，然后sink到外部系统。3.一般来说Transformation中都有一个Operator，但有时一个Transformation也可包括了多个Operator。

2.数据流（Dataflows）

1.program经过client解析形成Dataflow2.在Dataflow中主要包括Streams和Transformations两个概念。  a.Transformations是指对数据的转化操作。  a.Stream是指数据转化过程中的中间结果。3.将Transformation做点，Stream做边可把Dataflow映射成一个有向无环图(DAG)。  在执行程序的过程中可以根据程序的DAG做计算优化，可以合并或省略一些中间步骤。