1. Flink One K8S Flink on K8s,作为Apache Flink的一种高效部署模式,将流处理引擎Flink与容器编排系统Kubernetes(简称K8s)相结合,实现了数据处理的高可用、高性能和高弹性。Flink,作为一个具备高效流处理和批处理能力的引擎,与K8s的自动化容器部署、扩展和管理功能相得益彰。在K8s上运行Flink集群,不仅可以充分利用K8s...
1. Flink One K8S Flink on K8s,作为Apache Flink的一种高效部署模式,将流处理引擎Flink与容器编排系统Kubernetes(简称K8s)相结合,实现了数据处理的高可用、高性能和高弹性。Flink,作为一个具备高效流处理和批处理能力的引擎,与K8s的自动化容器部署、扩展和管理功能相得益彰。在K8s上运行Flink集群,不仅可以充分利用K8s...
Native K8s 相当于计算框架自己实现一个类似 AppMaster 的角色向 k8s 去申请资源,当然和 AppMaster 还是有差异的 (AppMaster 需要按 YARN 的标准进行实现)。 2. Spark on k8s 使用 提交作业 向k8s 集群提交作业和往 YARN 上面提交很类似,命令如下,主要区别包括: --master 参数指定 k8s 集群的 ApiServer 需要通...
eks.amazonaws.com/capacityType: 'ON_DEMAND' cpu-architecture: x86 network: private group: 'NONE' --- apiVersion: karpenter.k8s.aws/v1alpha1 kind: AWSNodeTemplate metadata: name: flink spec: subnetSelector: karpenter.sh/discovery: ${EKS_CLUSTER_NAME} securityGroupSelector: # required, when...
Flink on k8s native 的实现支持两种模式: application mode:在远程 k8s 集群中启动一个 flink 集群(jm 和 tm),driver 运行在 jm 中,也就是只支持 detached 模式,不支持 attached 模式。 session mode:在远程 k8s 集群启动一个常驻的 flink 集群(只有 jm),然后向上面提交作业,根据实际情况决定启动多少个 tm。
分布式计算引擎 Flink/Spark on k8s 的实现对比以及实践 以Flink 和Spark为代表的分布式流批计算框架的下层资源管理平台逐渐从Hadoop生态的 YARN 转向Kubernetes生态的 k8s 原生 scheduler 以及周边资源调度器,比如 Volcano 和 Yunikorn 等。这篇文章简单比较一下两种计算框架在 Native Kubernetes 的支持和实现上的异同,以...
而Amazon S3是一个云存储服务，可以用来存储和检索大量数据。你可以使用Flink on K8s的S3 connector，将...
k8s 部署flink 并制作flink 镜像 K8s-存储_Volume 引入:Volume存在的意义 容器磁盘上的文件的生命周期是短暂的,这就使得在容器中运行重要 应用时会出现一些问题。首先,当容器崩溃时,kubelet 会重启它,但是容器中的文件将丢失——容器以干净的状态(镜像最初的状态)重新启 动。其次,在 Pod 中同时运行多个容器时,...
Flink on k8s native 的实现支持两种模式: application mode:在远程 k8s 集群中启动一个 flink 集群(jm 和 tm),driver 运行在 jm 中,也就是只支持 detached 模式,不支持 attached 模式。 session mode:在远程 k8s 集群启动一个常驻的 flink 集群(只有 jm),然后向上面提交作业,根据实际情况决定启动多少个 tm。
cat ≪ EOF ≫ storage-class.yaml apiVersion: storage.k8s.io/v1 kind: StorageClass metadata: name: ebs-sc provisioner: ebs.csi.aws.com volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer EOF And then apply the class: kubectl apply -f storage-class.yaml Helm install the Amazon EMR Flink Kubernetes oper...