在 Apache Flink 中，JobManager 和 TaskManager 是两个关键组件，它们各自负责不同的职责。这两个组件的名称中都包含了“Manager”，是因为它们都在管理某些资源或任务。下面详细解释这两个组件的作用：
1、JobManager
作用：
- 协调和调度：JobManager 负责协调和调度整个 Flink 集群中的任务。它是 Flink 集群的中央协调者。
- 接收作业：JobManager 接收用户提交的 Flink 作业，并将其分解成多个子任务（tasks）。
- 任务分配：JobManager 将这些子任务分配给 TaskManager 执行。
- 状态管理和故障恢复：JobManager 负责管理作业的状态，并在出现故障时进行恢复。
- Web UI：JobManager 还负责提供 Web UI，以便用户可以监控和管理集群。
Manager 的含义：
- 管理作业：JobManager 管理整个作业的生命周期，包括接收、调度、状态管理和故障恢复。
- 协调资源：JobManager 协调集群中的资源，确保任务被正确分配和执行。
2、TaskManager
作用：
- 执行任务：TaskManager 负责实际执行从 JobManager 分配的任务。
- 资源管理：每个 TaskManager 有多个任务槽（Task Slots），每个槽可以运行一个任务。
- 数据交换：TaskManager 之间通过网络进行数据交换，以支持流处理和批处理任务。
- 状态报告：TaskManager 定期向 JobManager 报告其状态和进度。
Manager 的含义：
- 管理任务：TaskManager 管理分配给它的任务，确保任务被正确执行。
- 资源分配：TaskManager 管理其上的任务槽，确保资源的有效利用。
3、关系
- 协调与执行：JobManager 和 TaskManager 之间是协调与执行的关系。JobManager 负责全局的协调和调度，而 TaskManager 负责具体的任务执行。
- 通信：JobManager 和 TaskManager 之间通过网络进行通信，确保任务的正确分配和执行。
- 故障恢复：当某个 TaskManager 出现故障时，JobManager 会重新调度任务，确保作业的连续性和可靠性。
4、总结
- JobManager：负责作业的接收、调度、状态管理和故障恢复。
- TaskManager：负责任务的实际执行和资源管理。
这两个组件共同协作，确保 Flink 集群能够高效、可靠地处理大规模数据流和批处理任务。
