说说Flink on yarn的启动流程

分析&回答

核心流程

FlinkYarnSessionCli 启动的过程中首先会检查Yarn上有没有足够的资源去启动所需要的container，如果有，则上传一些flink的jar和配置文件到HDFS，这里主要是启动AM进程和TaskManager进程的相关依赖jar包和配置文件。
接着yarn client会首先向RM申请一个container来作为ApplicationMaster（YarnApplicationMasterRunner进程），然后RM会通知其中一个NM启动这个container，被分配到启动AM的NM会首先去HDFS上下载第一步上传的jar包和配置文件到本地，接着启动AM；在这个过程中会启动JobManager，因为JobManager和AM在同一进程里面,它会把JobManager的地址重新作为一个文件上传到HDFS上去，TaskManager在启动的过程中也会去下载这个文件获取JobManager的地址，然后与其进行通信；AM还负责Flink的web 服务，Flink里面用到的都是随机端口，这样就允许了用户能够启动多个yarn session。
AM 启动完成以后，就会向AM申请container去启动TaskManager,启动的过程中也是首先从HDFS上去下载一些包含TaskManager（yarn模式的话这里就是YarnTaskManager ）主类的jar和启动过程依赖的配置文件，如JobManager地址所在的文件，然后利用java cp的方式去启动YarnTaskManager ，一旦这些准备好，就可以接受任务了。这个和spark on yarn的yarn cluster模式其实差不多，也是分为两个部分，一个是准备工人和工具（spark是启动sc的过程，flink是初始化ENV的过程），另外一个就是给工人分配具体工作（都是执行具体的操作，action什么的触发）。

简化表述

1.客户端执行启动脚本；
2.启动AppMaster;
3.启动Resource Manager & JobManager;
4.启动Node Manager & TaskManager;
5.集群启动完毕后与客户端的交互。

Flink 集群启动后架构图

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。可以看到 Flink 的任务调度是多线程模型，并且不同Job/Task混合在一个 TaskManager 进程中。虽然这种方式可以有效提高 CPU 利用率，但是个人不太喜欢这种设计，因为不仅缺乏资源隔离机制，同时也不方便调试。类似 Storm 的进程模型，一个JVM 中只跑该 Job 的 Tasks 实际应用中更为合理。