Flink并不直接使用Zookeeper进行任务调度，而是使用高可用性（High Availability, HA）模式下的ResourceManager和JobManager来共同完成任务的调度和管理。以下是关于Flink任务调度的一些详细信息：
Flink任务调度的工作原理
- 作业提交：用户通过客户端提交作业到Flink集群。
- 作业图构建：任务调度器根据作业的逻辑结构和依赖关系构建作业图。
- 任务调度执行：任务调度器确定任务的执行顺序和并行度，并将任务分配给相应的TaskManager执行。
- 任务执行监控和管理：监控任务的执行情况，处理异常情况，并根据执行情况进行调度策略调整。
- 作业完成：所有任务执行完毕后，任务调度器通知作业提交者，并保存作业执行结果。
Flink中的调度器
Flink中的调度器负责作业的生命周期管理、资源申请与释放、作业和任务的容错等。
Flink集群中的角色和职责
- ResourceManager：负责资源调度和容错管理。
- Dispatcher：负责接收客户端提交的作业，并将作业分发给JobManager进行执行。
- Blob Server：负责管理和分发作业的依赖资源。
- ZooKeeper：在Flink的高可用性模式中，ZooKeeper用于保存作业的元数据信息和状态信息，实现主备切换和状态同步。
- Client：提交Flink程序的客户端，负责程序的预处理并提交到Flink集群。
- JobManager：Flink集群中的主节点，负责作业调度和管理。
- TaskManager：实际执行任务的任务管理器，负责任务的执行和状态管理。
Flink任务调度的配置
在Flink的高可用性模式下，可以通过修改flink-conf.yaml文件来配置Zookeeper的相关参数，如Zookeeper的quorum地址等。这有助于确保Flink集群能够正确地使用Zookeeper进行元数据管理和状态同步，尽管Zookeeper本身不直接参与任务调度。相关配置示例见。
通过上述步骤和组件的协同工作，Flink能够高效、可靠地执行任务，同时确保集群的高可用性和稳定性。