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StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图

1.定义

StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图是Apache Flink中实现流处理的关键组件，它们之间存在着层次结构和依赖关系，用于执行流处理任务。

  • StreamGraph StreamGraph是Flink的逻辑执行图，描述了整个流处理任务的流程和数据流转递规则，包括了数据源、转换算子、数据汇等元素，以及它们之间的依赖关系和传输规则。StreamGraph可以通过Flink的API或者DSL来构建，它与JobGraph之间是一一对应的关系。
  • JobGraph JobGraph是Flink的中间执行图，它是由StreamGraph转换而来，并加入了一些与物理执行相关的信息，例如任务的并行度、任务之间的边界、任务的资源需求等。JobGraph中的每一个任务都对应一个ExecutionJobVertex，它是ExecutionGraph中的一个节点。
  • ExecutionGraph ExecutionGraph是Flink的物理执行图，它是由JobGraph转换而来，描述了整个流处理任务的物理执行细节，包括了任务的调度、任务的执行顺序、任务之间的数据传输、任务的状态管理等。ExecutionGraph中的每一个ExecutionJobVertex都对应一个或多个ExecutionVertex，它们是物理执行图中的节点。
  • 物理执行图 物理执行图是ExecutionGraph的一部分，描述了流处理任务的物理执行流程，包括了任务的调度、任务之间的数据传输、任务的状态管理等。在物理执行图中，每个ExecutionVertex都会被分配到一个或多个TaskManager节点上执行，而TaskManager节点则会根据任务的需求进行资源分配和管理，以实现任务的高效执行。

2.StreamGraph组成

  • 数据源： StreamGraph中的数据源定义了数据输入的方式，可以是文件、消息队列、Socket等。
  • 转换算子 StreamGraph中的转换算子用于对数据进行转换操作，例如map、filter、reduce等。
  • 数据汇 StreamGraph中的数据汇定义了数据输出的方式，可以是文件、消息队列、Socket等。
  • 依赖关系 StreamGraph中的依赖关系定义了数据的流向和传输规则，例如数据源到转换算子的依赖、转换算子之间的依赖、转换算子到数据汇的依赖等。
  • StreamNode 表示数据流处理程序中的算子，每个StreamNode包含算子的ID、算子的名称、算子的并行度、算子的类型以及算子之间的输入输出关系等信息。
  • StreamEdge 表示算子之间的数据流关系，每个StreamEdge包含源算子的ID、目标算子的ID、数据流的分区方式以及数据流的类型等信息。
  • Optimizer 表示Flink作业的优化器，用于对StreamGraph进行优化，包括任务链合并、任务拓扑排序等操作。

在Flink中，StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图这些组件共同构成了流处理任务的执行流程，它们之间的关系和依赖决定了流处理任务的执行效率和性能。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2023-03-11，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除教程数据优化flink管理

StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图

1.定义

StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图是Apache Flink中实现流处理的关键组件，它们之间存在着层次结构和依赖关系，用于执行流处理任务。

  • StreamGraph StreamGraph是Flink的逻辑执行图，描述了整个流处理任务的流程和数据流转递规则，包括了数据源、转换算子、数据汇等元素，以及它们之间的依赖关系和传输规则。StreamGraph可以通过Flink的API或者DSL来构建，它与JobGraph之间是一一对应的关系。
  • JobGraph JobGraph是Flink的中间执行图，它是由StreamGraph转换而来，并加入了一些与物理执行相关的信息，例如任务的并行度、任务之间的边界、任务的资源需求等。JobGraph中的每一个任务都对应一个ExecutionJobVertex，它是ExecutionGraph中的一个节点。
  • ExecutionGraph ExecutionGraph是Flink的物理执行图，它是由JobGraph转换而来，描述了整个流处理任务的物理执行细节，包括了任务的调度、任务的执行顺序、任务之间的数据传输、任务的状态管理等。ExecutionGraph中的每一个ExecutionJobVertex都对应一个或多个ExecutionVertex，它们是物理执行图中的节点。
  • 物理执行图 物理执行图是ExecutionGraph的一部分，描述了流处理任务的物理执行流程，包括了任务的调度、任务之间的数据传输、任务的状态管理等。在物理执行图中，每个ExecutionVertex都会被分配到一个或多个TaskManager节点上执行，而TaskManager节点则会根据任务的需求进行资源分配和管理，以实现任务的高效执行。

2.StreamGraph组成

  • 数据源： StreamGraph中的数据源定义了数据输入的方式，可以是文件、消息队列、Socket等。
  • 转换算子 StreamGraph中的转换算子用于对数据进行转换操作，例如map、filter、reduce等。
  • 数据汇 StreamGraph中的数据汇定义了数据输出的方式，可以是文件、消息队列、Socket等。
  • 依赖关系 StreamGraph中的依赖关系定义了数据的流向和传输规则，例如数据源到转换算子的依赖、转换算子之间的依赖、转换算子到数据汇的依赖等。
  • StreamNode 表示数据流处理程序中的算子，每个StreamNode包含算子的ID、算子的名称、算子的并行度、算子的类型以及算子之间的输入输出关系等信息。
  • StreamEdge 表示算子之间的数据流关系，每个StreamEdge包含源算子的ID、目标算子的ID、数据流的分区方式以及数据流的类型等信息。
  • Optimizer 表示Flink作业的优化器，用于对StreamGraph进行优化，包括任务链合并、任务拓扑排序等操作。

在Flink中，StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph以及物理执行图这些组件共同构成了流处理任务的执行流程，它们之间的关系和依赖决定了流处理任务的执行效率和性能。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2023-03-11，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除教程数据优化flink管理

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