作业管理器（JobManager）

        JobManager 是一个 Flink 集群中任务管理和调度的核心，是控制应用执行的主进程。也就是说，每个应用都应该被唯一的 JobManager 所控制执行。在高可用（HA）的场景下，可能会出现多个 JobManager；这时只有一个是正在运行的领导节点（leader），其他都是备用节点（standby）。
JobManger 又包含 3 个不同的组件，

1. JobMaster

        在作业提交时，JobMaster 会先接收到要执行的应用。这里所说“应用”一般是客户端提 交来的，包括：Jar 包，数据流图（dataflow graph），和作业图（JobGraph）。

        JobMaster 会把 JobGraph 转换成一个物理层面的数据流图，这个图被叫作“执行图” （ExecutionGraph），它包含了所有可以并发执行的任务。 JobMaster 会向资源管理器 （ResourceManager）发出请求，申请执行任务必要的资源。一旦它获取到了足够的资源，就会 将执行图分发到真正运行它们的 TaskManager 上。

        而在运行过程中，JobMaster 会负责所有需要中央协调的操作，比如说检查点（checkpoints） 的协调。

2. 资源管理器（ResourceManager）

        JobMaster 是 JobManager 中最核心的组件，负责处理单独的作业（Job）。所以 JobMaster 和具体的 Job 是一一对应的，多个 Job 可以同时运行在一个 Flink 集群中, 每个 Job 都有一个 自己的 JobMaster。需要注意在早期版本的 Flink 中，没有 JobMaster 的概念；而 JobManager 的概念范围较小，实际指的就是现在所说的 JobMaster。

        ResourceManager 主要负责资源的分配和管理，在 Flink 集群中只有一个。所谓“资源”， 主要是指 TaskManager 的任务槽（task slots）。任务槽就是 Flink 集群中的资源调配单元，包含 了机器用来执行计算的一组 CPU 和内存资源。每一个任务（Task）都需要分配到一个 slot 上 执行。

        这里注意要把 Flink 内置的 ResourceManager 和其他资源管理平台（比如 YARN）的 ResourceManager 区分开。

        Flink 的 ResourceManager，针对不同的环境和资源管理平台（比如 Standalone 部署，或者 YARN），有不同的具体实现。在 Standalone 部署时，因为 TaskManager 是单独启动的（没有 Per-Job 模式），所以 ResourceManager 只能分发可用 TaskManager 的任务槽，不能单独启动新 TaskManager。

        而在有资源管理平台时，就不受此限制。当新的作业申请资源时，ResourceManager 会将 有空闲槽位的 TaskManager 分配给 JobMaster。如果 ResourceManager 没有足够的任务槽，它 还可以向资源提供平台发起会话，请求提供启动 TaskManager 进程的容器。另外， ResourceManager 还负责停掉空闲的 TaskManager，释放计算资源。

3. 分发器（Dispatcher）

        Dispatcher 主要负责提供一个 REST 接口，用来提交应用，并且负责为每一个新提交的作 业启动一个新的 JobMaster 组件。Dispatcher 也会启动一个 Web UI，用来方便地展示和监控作 业执行的信息。Dispatcher 在架构中并不是必需的，在不同的部署模式下可能会被忽略掉。

任务管理器（TaskManager）

        TaskManager 是 Flink 中的工作进程，数据流的具体计算就是它来做的，所以也被称为 “Worker”。Flink 集群中必须至少有一个 TaskManager；当然由于分布式计算的考虑，通常会 有多个 TaskManager 运行，每一个 TaskManager 都包含了一定数量的任务槽（task slots）。Slot 是资源调度的最小单位，slot 的数量限制了 TaskManager 能够并行处理的任务数量。

        启动之后，TaskManager 会向资源管理器注册它的 slots；收到资源管理器的指令后， TaskManager 就会将一个或者多个槽位提供给 JobMaster 调用，JobMaster 就可以分配任务来执 行了。

        在执行过程中，TaskManager 可以缓冲数据，还可以跟其他运行同一应用的 TaskManager 交换数据。