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文档简介
Flink运行时架构Flink运行时架构Flink集群主要由三部分组成：JobManager、TaskManager和客户端（Client），这三者各自运行在独立的Java虚拟机（JVM）进程中。当Flink集群启动时，至少会启动一个JobManager和一个TaskManager，但根据集群规模和作业需求，可以启动多个TaskManager。客户端将任务提交给JobManager，JobManager将任务拆分成Task并调度到各个TaskManager中执行，最后TaskManager将Task执行的情况汇报给JobManager。Flink运行时架构Flink运行时架构Flink提供了专门的客户端（Client）用于提交作业（Job）到集群中。在服务端，Flink采用了分布式的主从架构，其中JobManager作为主节点，而TaskManager作为从节点或工作节点。JobManager负责管理计算资源（TaskManager）和任务的调度，同时创建检查点（Checkpoint）以进行容错处理；TaskManager则负责实际执行SubTask。Flink运行时架构这种主从架构的设计使得Flink能够高效地处理大规模数据流，并提供了高可用性和容错功能，通过检查点机制来确保在故障发生时能够恢复作业的状态，并从故障点继续执行，从而保证了数据的可靠性和一致性。Flink任务提交流程Flink不仅可以部署在包括YARN、Mesos、Kubernetes在内的多种资源管理框架上，还支持在裸机集群上独立部署，同时能轻松部署在云端。在不同的部署环境下，Flink任务的提交流程可能会有所不同，以满足特定的环境和需求。在独立模式（Standalone）下，有会话（Session）模式和应用（Application）模式两种部署方式。在YA
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