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Flink原理与实现:如何生成ExecutionGraph及物理执行图

阅读本文之前,请先阅读Flink原理与实现系列前面的几篇文章 : Flink 原理与实现:架构和拓扑概览Flink 原理与实现:如何生成 StreamGraphFlink 原理与实现:如何生成 JobGraph ExecutionGraph生成过程 StreamGraph和JobGraph都是在client生成的,这篇文章将描述如何生成ExecutionGraph以及物理执行图。同时会讲解一个作业提交后如何被调度和执行。 client生成JobGraph之后,就通过submitJob提交至JobMaster。在其构造函数中,会生成ExecutionGraph: this.executionGraph = ExecutionGraphBuilder.buildGraph(...) 看下这个方法,比较长,略过了一些次要的代码片断:

Flink原理与实现:详解Flink中的状态管理

Flink原理与实现系列文章 : Flink 原理与实现:架构和拓扑概览Flink 原理与实现:如何生成 StreamGraphFlink 原理与实现:如何生成 JobGraphFlink原理与实现:如何生成ExecutionGraph及物理执行图Flink原理与实现:Operator Chain原理 上面Flink原理与实现的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理。也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint。 首先区分一下两个概念,state一般指一个具体的task/operator的状态。而checkpoint则表示了

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