Flink运行时之合久必分的特定任务
前面我们谈到了TaskManager对每个Task实例会启动一个独立的线程来执行。在分析线程执行的核心代码时，我们看到最终执行的是AbstractInvokable这样执行体的invoke方法。所谓合久必分，鉴于流处理任务跟批处理任务执行模式上存在巨大的差异，在对AbstractInvokable的实现时，它们将会走向两个不同的分支。
流处理相关的任务
流处理所对应的任务的继承关系图如下：
从上面的继承关系图可见，StreamTask是流处理任务的抽象。因为在DataStream API中允许算子链接（operator-chain），算子链中的第一个算子称之为“head”，根据“head”算子输入端个数以及角色的差别派生出三种不同类型的任务：
- SourceStreamTask：输入源对应的流任务；
- OneInputStreamTask：单输入端流任务；
- TwoInputStreamTask：双输入端流任务；
在这三大类流任务之下又会有其他一些特殊的流任务被派生。但StreamTask为所有流任务的实现提供了基础。它在AbstracInvokable的invoke核心方法中规定了一套统一的执行流程，这个流程会被任何一个流处理任务在执行时所遵循。这套流程步骤如下：
- 创建基本的辅助部件并加载算子链；
- 启动算子；
- 特定任务相关的初始化；
- 打开算子；
- 执行run方法；
- 关闭算子；
- 销毁算子；
- 公共的清理操作；
- 特定任务相关的清理操作；
以上步骤中被标记为斜体字的步骤（3，5，9）都被定义为抽象方法让实现类填充逻辑。
除去SourceStreamTask之外，为什么要以输入端的个数来区分任务呢？这一点跟Flink的设计是分不开的，它从API层到算子再到任务的设计都以输入端的个数为中心。我们可以看一下流处理中的所有算子的继承关系图：
可以看到除了StreamSource没有扩展OneInputStreamOperator和TwoInputStreamOperator。其他所有算子都无一例外的扩展自这两个接口。这一点跟在Task层面的继承关系是一致的。
批处理相关的任务
批处理对应的任务继承关系如下图：
在批处理的任务设计中，将source和sink这两个角色对应的任务独立开，而其他承载业务逻辑的算子所对应的任务都由BatchTask来表示，迭代相关的任务也直接继承自BatchTask。
如同流处理中的StreamTask一样，BatchTask主要也是提供一套执行的流程并提供了基于驱动（Driver）的用户逻辑代码的抽象。
所谓Driver，它其实是衔接用户逻辑代码跟Flink运行时的任务（BatchTask）一个载体，这一点跟类似于计算机中介于软硬件之间的驱动程序。
殊途同归的UDF
其实不管Flink如何执行你的代码，对终端用户而言，它编写Flink程序时做得最多的一件事是什么？是覆写Flink提供的一些函数并在其中实现自己的业务逻辑，这些包含业务逻辑的类，我们通常就称之为UDF（user-defined function，也即用户定义的函数）。接下来，我们将关注点放在封装了UDF的执行体上，看看在流处理和批处理中它们都是如何被实现的。我们选择了一个很常见的函数Map，它在流处理中的实现为StreamMap，在批处理中的实现为MapDriver。
StreamMap在其processElement中的逻辑为：
publicvoidprocessElement(StreamRecord<IN> element)throws Exception{
output.collect(element.replace(userFunction.map(element.getValue())));
}
流处理算子的必须实现逐元素处理的processElement方法。
代码段中的userFunction是MapFunction接口的实例。
接下来再看批处理中的MapDriver中的run方法：
public void run() throws Exception {
final MutableObjectIterator<IT> input = this.taskContext.getInput(0);
final MapFunction<IT, OT> function = this.taskContext.getStub();
final Collector<OT> output = new CountingCollector<>(
this.taskContext.getOutputCollector(), numRecordsOut);
if (objectReuseEnabled) {
IT record = this.taskContext.<IT>getInputSerializer(0).getSerializer().createInstance();
while (this.running && ((record = input.next(record)) != null)) {
numRecordsIn.inc();
output.collect(function.map(record));
}
}
else {
IT record = null;
while (this.running && ((record = input.next()) != null)) {
numRecordsIn.inc();
output.collect(function.map(record));
}
}
}
从Collector的collect方法中可以看到同样会执行MapFunction的map方法。
两者的MapFunction是同一个接口，来自org.apache.flink.api.common.functions。
所以归根结底，不论流处理和批处理中它们的执行模式有何不同，对于相同语义的函数，UDF中用户逻辑的执行是殊途同归的。
关于更多用户逻辑的执行细节，我们后续会进行分析。
微信扫码关注公众号：Apache_Flink
QQ扫码关注QQ群：Apache Flink学习交流群（123414680）
正文到此结束
热门推荐
相关文章
近期评论
-
666
-
文章和留言都翻到11页了 没有OOM
-
-
朋友，翻页到11页，及以后，会出现OOM，无法访问
-
-
-
-
版本号是多少，你可以下载哪个代码仓库，jdk选1.8 直接跑就行
-
-
Loading...
![[HBLOG]公众号](https://www.liuhaihua.cn/img/qrcode_gzh.jpg)
