Flink作业调度
1.如何进行作业调度
实际上作业调度可以看作是对资源和任务进行匹配的过程。在Flink中，资源是通过slot来表示的，每个slot可以用来执行不同的Task。调度的主要目的就是为了给Task找到匹配的slot。
该图表示的就是flink的作业调度过程，从图中我们可以清晰的看出来一个作业的整个提交调度过程。
master-slave:
AM（AppMaster）:master，负责管理整个集群中的资源和作业。
TaskExecutor:slave，负责提供具体的资源并实际执行作业。
Master部分包含3个组件：Dispatcher、ResourceManager和JobManager
（1）Dispatcher负责接收用户提交作业，并且负责为这个新提交的作业拉起一个新的JobManager组件。
（2）ResourceManager负责资源管理。
（3）JobManager负责管理作业的执行，在一个Flink集群中可能有多个作业同时执行，每个作业都有自己的JobManager组件。
作业调度的整个流程：
1.用户提交作业，提交作业会首先启动一个Client进程负责作业的编译和提交。它首先将用户编写的代码编译为一个JobGraph。（还会进行一些检查或者优化工作，例如判断哪些Operator可以Chain到同一个Task中）然后将JobGraph提交到集群中执行，这个时候需要判断当前模式，
（1）若类似Standalone Session模式，AM会预先启动，Client直接与Dispatcher建立连接并提交作业即可。
（2）若是Per-Job模式，AM不会预先启动，Client首先向资源管理系统（如Yarn）申请资源来启动AM，再向Dispatcher提交作业。
以上步骤对应图中的前3步。
2.当作业提交到Dispatcher后，Dispatcer会首先启动一个JobManager组件。图中第4步。
3.JobManager会向ResourceManager申请资源来启动作业中的具体任务。这个时候要看TaskExecutor是否启动。
（1）若类似Standalone Session模式，则RM中已有TaskExecutor注册的资源，可以直接选择空闲的资源进程进行分配。
（2）若是Per-Job模式，RM首先向外部资源管理系统申请启动TM。
对应图中的5，6，7步。
4.RM选择空闲的slot后，通知TM，然后TaskExecutor进行相应的记录后，会向JM进行注册。JM收到TaskExecutor注册的slot后，可以实际提交Task。对应图中的8，9，10步。
5.TM收到JM提交的Task后，会启动一个新的线程，Task启动后，就可以进行预先指定的计算，Task之间可以Shuffle交换数据。
下面解释一下上面提到的两种模式的区别：
（1）Per-Job：独享Dispatcher和ResourceManager，按需要申请资源，适合执行时间较长的大作业。
（2）Session：共享Dispatcher和ResourceManager，共享资源，适合规模小，执行时间短的作业。
2.Flink中按什么顺序调度Task?
Flink调度中总共有两种调度顺序，一种是Eager调度，一种是LAZY_From_Source调度。
（1）Eager调度会在作业启动时申请资源将所有的Task调度起来，主要用来调度可能没有中止的流作业。（Task正常情况下不存在退出结束的行为）
（2）LAZY_From_Source调度是从source开始，按拓扑排序来进行调度，会先调度没有上游任务的source任务。当这些任务完成时，它会将输出数据缓存到内存或者写入磁盘中。对于后续任务，它的前驱任务全部执行完成后，Flink就会将这些任务调度起来。
