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1.JobManger在集群中扮演了什么角色？**
JobManager 负责整个 Flink 集群任务的调度以及资源的管理，从客户端中获取提交的应用，然后根据集群中TaskManager 上 TaskSlot 的使用情况，为提交的应用分配相应的 TaskSlot 资源并命令 TaskManager 启动从客户端中获取的应用。JobManager 相当于整个集群的 Master 节点，且整个集群有且只有一个活跃的JobManager ，负责整个集群的任务管理和资源管理。JobManager 和 TaskManager 之间通过 Actor System 进行通信，获取任务执行的情况并通过 Actor System 将应用的任务执行情况发送给客户端。同时在任务执行的过程中，Flink JobManager 会触发 Checkpoint 操作，每个 TaskManager 节点 收到 Checkpoint 触发指令后，完成Checkpoint 操作，所有的 Checkpoint 协调过程都是在 Fink JobManager 中完成。当任务完成后，Flink 会将任务执行的信息反馈给客户端，并且释放掉 TaskManager 中的资源以供下一次提交任务使用。
2.JobManger在集群启动过程中起到什么作用？**
JobManager的职责主要是接收Flink作业，调度Task，收集作业状态和管理TaskManager。它包含一个Actor，
并且做如下操作：
RegisterTaskManager: 它由想要注册到JobManager的TaskManager发送。注册成功会通过
AcknowledgeRegistration消息进行Ack。
SubmitJob: 由提交作业到系统的Client发送。提交的信息是JobGraph形式的作业描述信息。
CancelJob: 请求取消指定id的作业。成功会返回CancellationSuccess，否则返回CancellationFailure。
UpdateTaskExecutionState: 由TaskManager发送，用来更新执行节点(ExecutionVertex)的状态。成功则返回true，否则返回false。
RequestNextInputSplit: TaskManager上的Task请求下一个输入split，成功则返回NextInputSplit，否则返回null。
JobStatusChanged： 它意味着作业的状态(RUNNING, CANCELING, FINISHED,等)发生变化。这个消息由ExecutionGraph发送。
3.TaskManager在集群中扮演了什么角色？**
TaskManager 相当于整个集群的 Slave 节点，负责具体的任务执行和对应任务在每个节点上的资源申请和管理。客户端通过将编写好的 Flink 应用编译打包，提交到 JobManager，然后 JobManager 会根据已注册在JobManager 中 TaskManager 的资源情况，将任务分配给有资源的 TaskManager节点，然后启动并运行任务。
TaskManager 从 JobManager 接收需要部署的任务，然后使用 Slot 资源启动 Task，建立数据接入的网络连接，接收数据并开始数据处理。同时 TaskManager 之间的数据交互都是通过数据流的方式进行的。可以看出，Flink 的任务运行其实是采用多线程的方式，这和 MapReduce 多 JVM 进行的方式有很大的区别，Flink 能够极大提高CPU 使用效率，在多个任务和 Task 之间通过 TaskSlot 方式共享系统资源，每个 TaskManager 中通过管理多个TaskSlot 资源池进行对资源进行有效管理。
4.TaskManager在集群启动过程中起到什么作用？**
TaskManager的启动流程较为简单： 启动类org.apache.flink.runtime.taskmanager.TaskManager 核心启动方法 ： selectNetworkInterfaceAndRunTaskManager 启动后直接向JobManager注册自己，注册完成后，进行部分模块的初始化。
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