在Flink的運行架構中，有兩大比較重要的組件：作業管理器（JobManager）和任務管理器（TaskManager）。
Flink的作業提交與任務處理時的系統如下圖所示。
其中，客戶端并不是處理系統的一部分，只是負責作業提交，在作業提交之后，可選擇與JobManager斷開連接。接下來，重點介紹一下JobManager和TaskManager在整個過程中所扮演的角色。

JobManager

JobManager是Flink集群中一個任務管理和調度的核心，是控制應用執行的主進程，每一個應用都應該被唯一的JM控制執行。在高可用的場景下，可能會出現多個JM，但是也只有一個正在運行的Leader節點，其余都是備用。JM又包含三個組件：JobMaster、ResourceManager、Dispatcher。

JobMaster

我們把對數據進行處理的操作統稱為任務（task）,多個任務按照一定的先后順序連接起來，就構成了作業（job）。而JobMaster是負責處理單獨的作業，因此JobMaster和具體的job是一一對應的。
也就是說，多個job是可以運行在一個Flink集群上的，而每一個job則都有一個自己的JobMaster。
JobMaster在接收到客戶端提交的應用后，會把作業圖轉換成一個物理層面的數據流圖，也就是執行圖，它包含了所有可以并發執行的任務。JobMaster會向資源管理器發出請求，申請執行任務必要的資源，一旦獲取了足夠資源，就會將執行圖分發到真正運行他們的TaskManager上。

ResourceManager

ResourceManager主要負責資源的分配和管理，在Flink集群中只有一個。這里的資源是指TaskManager的任務槽（slot），它包含了機器用來執行計算的一組CPU和內存。每個任務都需要被分配到一個任務槽中執行。

這里的ResourceManager其實是Flink內置的，注意和其他資源管理平臺區分開，比如K8S、YARN等。
TaskManager中的任務槽都會向ResourceManager注冊的，當ResourceManager沒有足夠的任務槽時，它可以向資源管理平臺發起會話，請求提供啟動TaskManager進程的容器。

Dispatcher

Dispatcher主要負責提供一個REST接口，用來與集群進行交互和管理，負責為每一個新提交的作業啟動一個新的JobMaser組件，以及啟動一個WebUI用于展示和監控作業執行信息。

TaskManager

每個TaskManager都包含了一定數量的任務槽，任務槽是資源調度的最小單位，其數量限制了TaskManager能夠并發處理的任務數量。
TaskManager啟動之后，會向ResourceManager注冊它的任務槽，收到指令后，TaskManager就會將一個或者多個任務槽提供給JobMaster用于分配任務的調用。