Flink运行时之客户端提交作业图-下

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: submitJob方法分析 JobClientActor通过向JobManager的Actor发送SubmitJob消息来提交Job,JobManager接收到消息对象之后,构建一个JobInfo对象以封装Job的基本信息,然后将这两个对象传递给submitJob方法: case SubmitJo.

submitJob方法分析

JobClientActor通过向JobManager的Actor发送SubmitJob消息来提交Job,JobManager接收到消息对象之后,构建一个JobInfo对象以封装Job的基本信息,然后将这两个对象传递给submitJob方法:

我们会以submitJob的关键方法调用来串讲其主要逻辑。首先判断jobGraph参数,如果为空则直接回应JobResultFailure消息:

接着,向类库缓存管理器注册该Job相关的库文件、类路径:

必须确保该步骤率先成功执行,因为一旦后续产生任何异常才可以确保上传的类库和Jar等被成功从类库缓存管理器中移除。从这开始的整个代码段都被包裹在try语句块中,一旦捕获到任何异常,会通过libraryCacheManager的unregisterJob方法将相关Jar文件删除:

接下来是获得用户代码的类加载器classLoader以及发生失败时的重启策略restartStrategy:

接着,获得执行图ExecutionGraph对象的实例。首先尝试从缓存中查找,如果缓存中存在则直接返回,否则直接创建然后加入缓存:

获得了executionGraph之后会对其相关属性进行设置,这些属性包括调度模式、是否允许被加入调度队列、计划的Json格式表示。

接下来初始化JobVertex的一些属性:

获得JobGraph中从source开始的按照拓扑顺序排序的顶点集合,然后将该集合附加到ExecutionGraph上,附加的过程完成了很多事情,我们后续进行分析:

接下来将快照配置和检查点配置的信息写入ExecutionGraph:

JobManager自身会注册Job状态变更的事件回调:

如果Client也需要感知到执行结果以及Job状态的变更,那么也会为Client注册事件回调:

以上这些代码从将Job相关的Jar加入到类库缓存管理器开始,都被包裹在try块中,如果产生异常将进入catch代码块中进行异常处理:

异常处理时首先根据jobID移除类库缓存中跟当前Job有关的类库,接着从currentJobsMap中移除job对应的ExecutionGraph,JobInfo元组信息。然后调用ExecutionGraph的fail方法,促使其失败。最后,将产生的异常以JobResultFailure消息告知客户端并结束方法调用。

从当前开始直到最后的这段代码可能会造成阻塞,将会被包裹在future块中并以异步的方式执行。先判断当前的是否是恢复模式,如果是恢复模式则从最近的检查点恢复:

如果不是恢复模式,但快照配置中存在保存点路径,也将基于保存点来重置状态:

然后会把当前的JobGraph信息写入SubmittedJobGraphStore,它主要用于恢复的目的

执行到这一步,就可以向Client回复JobSubmitSuccess消息了:

接下来会基于ExecutionGraph触发Job的调度,这是Task被执行的前提:

为了防止多个JobManager同时调度相同的Job的情况产生,这里首先判断当前节点是否是Leader。如果是,才会进行调度。否则将会向自身发送一条RemoveJob消息,以进入其他处理逻辑。

到此为止,submitJob方法的梳理就算完成了。因为这是JobManager接收到Client提交的Job后的主要处理方法,所以包含的逻辑比较多。


原文发布时间为:2017-04-02

本文作者:vinoYang

本文来自云栖社区合作伙伴CSDN博客,了解相关信息可以关注CSDN博客。

相关实践学习
基于Hologres轻松玩转一站式实时仓库
本场景介绍如何利用阿里云MaxCompute、实时计算Flink和交互式分析服务Hologres开发离线、实时数据融合分析的数据大屏应用。
Linux入门到精通
本套课程是从入门开始的Linux学习课程,适合初学者阅读。由浅入深案例丰富,通俗易懂。主要涉及基础的系统操作以及工作中常用的各种服务软件的应用、部署和优化。即使是零基础的学员,只要能够坚持把所有章节都学完,也一定会受益匪浅。
目录
相关文章
|
30天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
大数据-123 - Flink 并行度 相关概念 全局、作业、算子、Slot并行度 Flink并行度设置与测试
95 0
|
30天前
|
消息中间件 监控 Java
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
大数据-109 Flink 体系结构 运行架构 ResourceManager JobManager 组件关系与原理剖析
58 1
|
30天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
大数据-128 - Flink 并行度设置 细节详解 全局、作业、算子、Slot
83 0
|
3月前
|
消息中间件 监控 关系型数据库
实时计算 Flink版产品使用问题之运行后,怎么进行监控和报警
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
3月前
|
Oracle 关系型数据库 MySQL
实时计算 Flink版产品使用问题之如何从savepoint重新启动作业
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
美团 Flink 大作业部署问题之Flink在生态技术演进上有什么主要方向
美团 Flink 大作业部署问题之Flink在生态技术演进上有什么主要方向
|
3月前
|
监控 Serverless Apache
美团 Flink 大作业部署问题之如何体现Flink在业界的影响力
美团 Flink 大作业部署问题之如何体现Flink在业界的影响力
|
3月前
|
监控 Serverless 数据库
美团 Flink 大作业部署问题之端云联调并将流量恢复到云端实例如何结束
美团 Flink 大作业部署问题之端云联调并将流量恢复到云端实例如何结束
|
2月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。
|
7天前
|
存储 分布式计算 流计算
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎
本文介绍了阿里云开源大数据团队在实时计算领域的最新成果——向量化流计算引擎Flash。文章主要内容包括:Apache Flink 成为业界流计算标准、Flash 核心技术解读、性能测试数据以及在阿里巴巴集团的落地效果。Flash 是一款完全兼容 Apache Flink 的新一代流计算引擎,通过向量化技术和 C++ 实现,大幅提升了性能和成本效益。
569 10
实时计算 Flash – 兼容 Flink 的新一代向量化流计算引擎