听说你熟悉Flink-On-Yarn的部署模式?

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听说你熟悉Flink-On-Yarn的部署模式?

王知无 2019-08-17 20:45:51 浏览333
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  1. 前言

Flink提供了两种在yarn上运行的模式,分别为Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式,本文分析两种模式及启动流程。

下图展示了Flink-On-Yarn模式下涉及到的相关类图结构

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  1. Session-Cluster模式

Session-Cluster模式需要先启动集群,然后再提交作业,接着会向yarn申请一块空间后,资源永远保持不变。如果资源满了,下一个作业就无法提交,只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后,释放了资源,下个作业才会正常提交。所有作业共享Dispatcher和ResourceManager;共享资源;适合规模小执行时间短的作业。

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2.1. 启动集群
运行bin/yarn-session.sh即可默认启动包含一个TaskManager(内存大小为1024MB,包含一个Slot)、一个JobMaster(内存大小为1024MB),当然可以通过指定参数控制集群的资源,如-n指定TaskManager个数,-s指定每个TaskManager中Slot的个数;其他配置项,可参考

下面以bin/yarn-session.sh为例,分析Session-Cluster启动流程。

2.2. 流程分析
下面分为本地和远程分析启动流程,其中本地表示在客户端的启动流程,远端则表示通过Yarn拉起Container的流程;

2.2.1 本地流程
Session启动入口为FlinkYarnSessionCli#main

根据传入的参数确定集群的资源信息(如多少个TaskManager,Slot等)

部署集群AbstractYarnClusterDescriptor#deploySessionCluster -> AbstractYarnClusterDescriptor#deployInternal

根据flink-conf的HA配置创建对应的服务(如StandaloneHaServices、ZooKeeperHaServices等)

创建基于Netty的RestClient;

创建/rest_server_lock、/dispatcher_lock节点(以ZK为例)

启动监听节点的变化(主备切换)

初始化文件系统(HDFS)

将log4j、logback、flink-conf.yaml、jar包上传至HDFS

构造AppMaster的Container(确定Container进程的入口类YarnSessionClusterEntrypoint),构造相应的Env

YarnClient向Yarn提交Container申请

跟踪ApplicationReport状态(确定是否启动成功,可能会由于资源不够,一直等待)

进行资源校验(如内存大小、vcore大小、队列)

通过YarnClient创建Application

再次校验资源

AbstractYarnClusterDescriptor#startAppMaster启动AppMaster

启动成功后将对应的ip和port写入flinkConfiguration中

创建与将集群交互的ClusterClient

通过ClusterClient获取到appId信息并写入本地临时文件

经过上述步骤,整个客户端的启动流程就结束了,下面分析yarn拉起Session集群的流程,入口类在申请Container时指定为YarnSessionClusterEntrypoint。

2.2.2 远端流程
远端宿主在Container中的集群入口为YarnSessionClusterEntrypoint#main

ClusterEntrypoint #runClusterEntrypoint -> ClusterEntrypoint#startCluster启动集群

经过上述步骤就完成了集群的启动;

创建/dispatcher_lock节点,/resource_manager_lock节点

创建DispatcherGateway、ResourceManagerGateway的Retriever(用于创建RpcGateway)

创建DispatcherGateway的WebMonitorEndpoint并启动

创建JobManager的指标组

创建ResourceManager、Dispatcher并启动进行ZK选举

返回SessionDispatcherResourceManagerComponent

初始化文件系统

初始化各种Service(如:

创建RpcService(AkkaRpcService)、创建HAService、创建并启动BlobServer、创建HeartbeatServices、创建指标服务并启动、创建本地存储ExecutionGraph的Store)

创建DispatcherResourceManagerComponentFactory(SessionDispatcherResourceManagerComponentFactory),用于创建DispatcherResourceManagerComponent(用于启动Dispatcher、ResourceManager、WebMonitorEndpoint)

通过DispatcherResourceManagerComponentFactory创建DispatcherResourceManagerComponent

2.3. 启动任务
当启动集群后,即可使用./flink run -c mainClass /path/to/user/jar向集群提交任务。

2.4 流程分析
同样,下面分为本地和远程分析启动流程,其中本地表示在客户端提交任务流程,远端则表示集群收到任务后的处理流程。

2.4.1 本地流程
程序入口为CliFrontend#main

解析处理参数

根据用户jar、main、程序参数、savepoint信息生成PackagedProgram

获取session集群信息

执行用户程序

获取任务的JobGraph

通过RestClusterClient#submitJob提交任务

创建本地临时文件存储JobGraph

通过RestClusterClient向集群的rest接口提交任务

处理请求响应结果

设置ClassLoader

设置Context

执行用户程序main方法(当执行用户业务逻辑代码时,会解析出StreamGraph然后通过ClusterClient#run来提交任务),其流程如下:

重置Context

重置ClassLoader

经过上述步骤,客户端提交任务过程就完成了,主要就是通过RestClusterClient将用户程序的JobGraph通过Rest接口提交至集群中。

2.4.2 远端流程
远端响应任务提交请求的是RestServerEndpoint,其包含了多个Handler,其中JobSubmitHandler用来处理任务提交的请求;

处理请求入口:

JobSubmitHandler#handleRequest

进行相关校验

从文件中读取出JobGraph

通过BlobClient将jar及JobGraph文件上传至BlobServer中

通过Dispatcher#submitJob提交JobGraph

通过Dispatcher#runJob运行任务

启动JobMaster

将任务运行状态信息写入ZK(/${AppID}/running_job_registry/${jobId})

启动JobMaster的Endpoint

开始调度任务JobMaster#startJobExecution

创建JobManagerRunner(处理leader选举)

创建JobMaster(实际执行任务入口,包含在JobManagerRunner)

启动JobManagerRunner(会进行leader选举,ZK目录为leader/${jobId}/job_manager_lock)

当为主时会调用JobManagerRunner#grantLeadership方法

接下来就进行任务具体调度(构造ExecutionGraph、申请Slot等)流程,本篇文章不再展开介绍。

  1. Per-Job-Cluster模式

一个任务会对应一个Job,每提交一个作业会根据自身的情况,都会单独向yarn申请资源,直到作业执行完成,一个作业的失败与否并不会影响下一个作业的正常提交和运行。独享Dispatcher和ResourceManager,按需接受资源申请;适合规模大长时间运行的作业。

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3.1 启动任务
启动Per-Job-Cluster任务,可通过./bin/flink run -m yarn-cluster -d -c mainClass /path/to/user/jar命令使用分离模式启动一个集群,即单任务单集群;

3.2. 流程分析

与Session-Cluster类似,我们对Per-Job-Cluster模式也分为本地和远端。

3.2.1 本地流程

与Session-Cluster模式类似,入口也为CliFrontend#main

解析处理参数

根据用户jar、main、程序参数、savepoint信息生成PackagedProgram

根据PackagedProgram创建JobGraph(对于非分离模式还是和Session模式一样,模式Session-Cluster)

获取集群资源信息

部署集群YarnClusterDesriptor#deployJobCluster -> AbstractYarnClusterDescriptor#deployInternal;

后面流程与Session-Cluster类似,值得注意的是在AbstractYarnClusterDescriptor#startAppMaster中与Session-Cluster有一个显著不同的就是其会将任务的JobGraph上传至Hdfs供后续服务端使用

经过上述步骤,客户端提交任务过程就完成了,主要涉及到文件(JobGraph和jar包)的上传。

3.2.2 远端流程
远端宿主在Container中的集群入口为YarnJobClusterEntrypoint#main

ClusterEntrypoint#runClusterEntrypoint -> ClusterEntrypoint#startCluster启动集群

创建JobDispatcherResourceManagerComponentFactory(用于创建JobDispatcherResourceManagerComponent)

创建ResourceManager(YarnResourceManager)、Dispatcher(MiniDispatcher),其中在创建MiniDispatcher时会从之前的JobGraph文件中读取出JobGraph,并启动进行ZK选举

当为主时会调用Dispatcher#grantLeadership方法

Dispatcher#runJob开始运行任务(创建JobManagerRunner并启动进行ZK选举),后续流程与Session-Cluster相同,不再赘述

Dispatcher#recoverJobs恢复任务,获取JobGraph

Dispatcher#tryAcceptLeadershipAndRunJobs确认获取主并开始运行任务

Flink提供在Yarn上两种运行模式:Session-Cluster和Per-Job-Cluster,其中Session-Cluster的资源在启动集群时就定义完成,后续所有作业的提交都共享该资源,作业可能会互相影响,因此比较适合小规模短时间运行的作业,对于Per-Job-Cluster而言,所有作业的提交都是单独的集群,作业之间的运行不受影响(可能会共享CPU计算资源),因此比较适合大规模长时间运行的作业。

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