Flink运行时架构
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JobManager：协调，决定何时调度下一个task，对失败任务做恢复。
- ResourceManager: 负责Flink集群中的资源提供、回收、分配，它负责管理task slot。standalone模式下，不能自行启动新的taskmanager
- Dispatcher
- 提供一个REST接口，用来提交Flink应用程序执行
- 为每个提交的作业启动一个新的jobMaster
-运行Flink Web UI
- JobMaster: 负责管理单个JobGraph的执行，我们的代码Flink并不能直接执行，需要翻译为JobGraph才能执行。
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TaskManger: 必须有一个
- taskManaer和taskManager之间有数据交流
核心概念
- 并行度
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并发：多个任务，资源只有一份，需要竞争执行
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并行：多个任务，资源有多份，可以同时执行
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并行度：一个作业并行执行的程序（数量）
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设置并行度
- 1.代码中设置全局并行度 ：env.setParallelism(1);
- 2.在idea中执行，，如果没有明确设置并行，默认为CPU核数
- 3.在代码中设置算子并行度，map().setParallelism()
- 4.不建议在代码中设置并行度，一般在提交作业到集群时指定并行度 bin/flink -p 并行度
- 5.提交作业到集群，如果没有设置和代码中都没有设置，使用集群配置的并行度，一般为1
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优先级：算子并行 > 全局并行度 > shell命令 > 配置文件
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- 算子链
- 上下游算子数据分发规则（数据分区规则）：ChannelSelector
- RebalancePartitioner: 轮循方式,上下游并行度不一致时，默认是rebalance
- RescalePartitioiiner: 相对负载均衡，按照轮循的方式将数据发送到下游组内Task的每个并行度中
- ShufflePartitioner: 洗牌，按照随机的方式发送到下游Task的每个并行度中
- BroadcastPartioner: 广播，根据下游并行度个数，每个发一份
- GlobalPartitioner: 全局，所有的数据之后发送到下游task的第一个并行度中，强制并行度为1
- KeyGroupStreamPartioner: keyBy的效果，按照key的hash值决定发往下游的哪个并行度中
- ForwardPartitioner: 直连，上下游并行度一致。上游的并行度对应下游的并行度进行发送，如果上下游并行度一致，默认就是forward
- 算子链： 将上下游的多个Task合并成一个大的Task，形成的链条就是算子链
- 合并算子链：
- 1.上下游并行度必须一样
- 2.数据的分发规则是forward
- 合并算子链的作用：减少线程间的切换，缓冲的开销，并且减少延迟的同时增加整体吞吐量
- 能不能不合并？能
- 1.全局禁用算子链合并 env.disableOperatorChaining()
- 2.针对算子设置，startNewChain(): 开启新的算子链，从当前算子开始，与后面的进行合并disableNewChain():前面和后面不参与算子链合并
- 上下游算子数据分发规则（数据分区规则）：ChannelSelector
