《Flink原理、实战与性能优化》 —1.4 Flink基本架构

举报
华章计算机 发表于 2020/02/17 13:02:21 2020/02/17
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《Flink原理、实战与性能优化》 一书中第1章,第1.4.1节,作者是张利兵 。

1.4 Flink基本架构

1.4.1 基本组件栈

在Flink整个软件架构体系中,同样遵循着分层的架构设计理念,在降低系统耦合度的同时,也为上层用户构建Flink应用提供了丰富且友好的接口。

从图1-5中可以看出整个Flink的架构体系基本上可以分为三层,由上往下依次是 API & Libraries层、Runtime核心层以及物理部署层。

API&Libraries层

作为分布式数据处理框架,Flink同时提供了支撑流计算和批计算的接口,同时在此基础之上抽象出不同的应用类型的组件库,如基于流处理的CEP(复杂事件处理库)、SQL&Table库和基于批处理的FlinkML(机器学习库)等、Gelly(图处理库)等。API层包括构建流计算应用的DataStream API和批计算应用的DataSet API,两者都提供给用户丰富的数据处理高级API,例如Map、FlatMap操作等,同时也提供比较低级的Process Function API,用户可以直接操作状态和时间等底层数据。

 image.png

图1-5 Flink基本组件栈

Runtime核心层

该层主要负责对上层不同接口提供基础服务,也是Flink分布式计算框架的核心实现层,支持分布式Stream作业的执行、JobGraph到ExecutionGraph的映射转换、任务调度等。将DataSteam和DataSet转成统一的可执行的Task Operator,达到在流式引擎下同时处理批量计算和流式计算的目的。

物理部署层

该层主要涉及Flink的部署模式,目前Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone/YARN)、云(GCE/EC2)、Kubenetes。Flink能够通过该层能够支持不同平台的部署,用户可以根据需要选择使用对应的部署模式。


【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。