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    Flink源码解读系列 | Job启动TaskManager端

    这篇主要就讲一下,Job在TaskManager端是如何启动的 先来看一下,TaskManager端用来接收JobManager发送过来的TDD对象的RPC接口 在TaskExecutor.java中...这个方法用于接收了一个TaskDeploymentDescriptor对象用于启动任务(上一篇知道这里executionGraph的每一个并行度都会调用deploy方法生成一个TDD) 来看一下具体接收到以后做了什么...创建了一个Task并且将其内部的一个线程启动起来了 注意这里从TDD中得到了InputGate,Partition的信息,用于创建InputGate,ResultPartition InputGate用于对接上游产生的数据...调用了他的invoke()方法,这里也是Job开始的逻辑,来看一下invoke方法 在invoke方法中 ?...streamOperator就是上面构造inputProcess时传入的headOperator 这个processElement方法里面就是调用用户的方法啦 也就是不停的从上游接收到数据以后,调用用户具体的处理逻辑 这里job

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    SpringBoot整合XXL-JOB【02】- 启动调度中心

    一、获取源码使用的第一步自然就是获取源码,这里我分别贴出Github的地址:https://github.com/xuxueli/xxl-job/ 和Gitee的地址:https://gitee.com.../xuxueli0323/xxl-job ,我使用Github去下载,如图:二、初始化数据库下载源码下来之后,要不用着急启动项目,在源码目录下的 \doc\db可以看到tables_xxl_job.sql...因此,我们先执行脚本来初始化数据库调度脚本,如下:三、配置调度中心这时候就可以通过IDE打开刚刚解压的XXL-JOB项目了,项目结构如下:然后我们在xxl-job-admin模块下对application.properties...我就在本地测试,如下:### xxl-job, datasourcespring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?..., access tokenxxl.job.accessToken=default_token四、启动调度中心完成了基础的配置后,运行XxlJobAdminApplication启动类,启动成功后访问http

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    02 xxl-job执行器启动流程

    执行器示例 下面是xxl-job提供的不同方式集成执行器示例代码: 最常用的当然是springboot集成方式,下面我们就以该示例研究下xxl-job客户端执行器的启动流程。...启动流程 客户端执行器启动流程入口在XxlJobSpringExecutor类中,通过实现spring扩展SmartInitializingSingleton,当IOC的单例Bean加载完成调用方法afterSingletonsInstantiated...执行器启动流程 super.start()这句才会真正进入执行器启动流程XxlJobExecutor#start: public void start() throws Exception {...模块在JobRegistryMonitorHelper中启动线程定时扫描xxl_job_registry表,将超时移除,并将在线实例集合拼接在一起更新到执行器地址为自动注册的执行器address_list...总结 xxl-job客户端执行器启动流程还是比较简单,核心主要有两点: 利用netty启动一个http server容器,并将IP:PORT利用注册信息带到admin模块,这样admin就可以给执行器下发运行作业

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    Flink 源码解读系列 | Flink的Job启动Driver端

    整个Flink的Job启动是通过在Driver端通过用户的Envirement的execute()方法将用户的算子转化成StreamGraph 然后得到JobGraph通过远程RPC将这个JobGraph...提交到JobManager对应的接口 JobManager转化成executionGraph.deploy(),然后生成TDD发给TaskManager,然后整个Job就启动起来了 这里来看一下Driver...链在一起以后就可以创建成为jobGraph的jobVertex了 然后通过RestClusterClient会将这个jobGraph往jobmanager的Dispatcher对应的RPC接口上面发送 整个job...的启动Driver端的任务就结束了 总结: 在Driver端用户的算子会被创建成为streamGraph,其中包含了一些边,角,上下游类型,并行度等一些信息 然后将streamGraph通过一些chain

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