集群中TaskManager扮演了什么样子角色？

在Flink集群中，TaskManager扮演着核心执行角色，负责实际的数据处理任务。以下是关于TaskManager的详细说明：

• 资源分配与任务执行：每个TaskManager是Flink集群中的工作节点，它在分配给它的资源（如CPU和内存）上运行任务。这些任务是Flink作业并行执行的基本单元，包括source、transformation、sink等操作。

• Slot管理： TaskManager内部划分为多个Slot，每个Slot可以看作是一个固定大小的资源容器，用于运行一个或多个相同的或不同的task（在细粒度资源管理开启时）。默认情况下，若taskmanager.numberOfTaskSlots设置为1，则每个TaskManager仅运行一个任务；但通过调整该配置及资源量，可以使得单个TaskManager并行执行更多任务，从而优化资源利用和提升处理能力。

• 资源动态调整：TaskManager的CPU和内存配置直接影响其处理数据的能力。合理的资源配置能够确保作业高效稳定地运行。例如，Job Manager建议至少配置为1核CPU和4 GiB内存，而TaskManager的CPU和内存应依据作业需求和集群规模灵活设定，通常推荐至少0.5核CPU和2 GiB内存起始。

• 并发度与扩展性：TaskManager的数量及其Slot配置决定了整个作业的并发度。增加TaskManager数量或每个TaskManager的Slot数可以提高作业的并行处理能力和整体吞吐量，进而加快数据处理速度和提升资源利用率。

综上所述，TaskManager是Flink集群的执行基石，通过有效管理和配置TaskManager及其资源，可以显著影响集群的整体性能和稳定性。