Fink Jobmanager集群
Fink Jobmanager支持集群么，每个Jobmanager是保存全量数据，还是每个Jobmanager存部分数据，达到分片集群的目的
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Flink JobManager确实支持集群配置，它在分布式部署中扮演着关键角色。每个JobManager并不是用来保存全量数据的；实际上，数据存储和处理是在TaskManagers上进行的。JobManager主要负责任务调度、资源管理以及Checkpoint协调等高级功能，而不会直接存储作业处理的数据。
在Flink集群架构中，可以配置高可用（High Availability, HA）的JobManager设置，这样会有活跃的Leader JobManager和备用的Standby JobManager，确保了服务的可靠性。当Leader失败时，Standby JobManager会自动接管，保证任务不间断执行。
至于数据分片和并行处理，这是由TaskManagers及它们所管理的Slots来实现的。每个TaskManager可以配置多个Slot，每个Slot可以运行一个子任务（subtask），从而实现任务的并行处理和数据分片。这意味着数据集会被切分成多个部分，并分布到不同的TaskManagers上的Slot中进行处理，而非JobManager负责数据分片。
总结来说，Flink JobManager支持集群化部署以实现高可用性和负载均衡，但它本身不存储任何作业数据，也不直接参与数据的分片处理。数据分片与并行处理是在TaskManagers层级实现的，通过配置TaskManagers及其Slot数量来达到高效的数据处理和资源利用。
