存储层:采用 JuiceFS+BOS 的方式,同时借助 K8s 本身 node 节点的一些本地存储能力,为计算引擎提供相应的存储能力。 计算层:基于 Flink 的内核,扩展了各种 connector,最终封装成了一个标准化镜像,通过 Flink Operator 来调取镜像,把任务提交到 K8s 的集群当中。同时,配备了 Flink 的 history 的服务,这样用户可以在...
存储层:采用 JuiceFS+BOS 的方式,同时借助 K8s 本身 node 节点的一些本地存储能力,为计算引擎提供相应的存储能力。 计算层:基于 Flink 的内核,扩展了各种 connector,最终封装成了一个标准化镜像,通过 Flink Operator 来调取镜像,把任务提交到 K8s 的集群当中。同时,配备了 Flink 的 history 的服务,这样用户可以在...
flink on yarn 和 k8s区别 flink on k8s高可用 flink1.13于5月4日发布,版本迭代之快,更是体现了其势不可挡的发展速度。社区活跃度逐步攀升,当然少不了与云原生等技术的集成。 本文主要讲解flink的原生k8s application模式部署步骤,原生k8本质上是flink内部集成了k8s,能够做到Taskmanager的弹性伸缩。 编辑 而之所以采用...
flink on native k8s by application mode flink1.13于5月4日发布,版本迭代之快,更是体现了其势不可挡的发展速度。社区活跃度逐步攀升,当然少不了与云原生等技术的集成。 本文主要讲解flink的原生k8s application模式部署步骤,原生k8本质上是flink内部集成了k8s,能够做到Taskmanager的弹性伸缩。 编辑 而之所以...
本文将介绍理想汽车在 Flink on K8s 的数据集成落地实践。TiDB、MySQL、StarRocks、MongoDB 等数据传输到下游,是通过 DataX 来实现的;而 Kafka、Oracle 等数据传输具备流特性的数据又是通过 Flink 实现的。 一、数据集成的发展与现状 理想汽车数据集成的发展经历了四个阶段: ...
flink1.13于5月4日发布,版本迭代之快,更是体现了其势不可挡的发展速度。社区活跃度逐步攀升,当然少不了与云原生等技术的集成。 本文主要讲解flink的原生k8s application模式部署步骤,原生k8本质上是flink内部集成了k8s,能够做到Taskmanager的弹性伸缩。 而之所以采用application模式部署,是因其规避了session模式的资源隔离...
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的自动伸缩机制根据业...
本文将深入剖析Flink在Yarn和K8s上的部署与运行原理,并通过实例展示如何进行实践操作。 一、Flink on Yarn Apache Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop 2.0引入的资源管理和调度框架,它为上层应用提供了统一的资源管理和调度服务。Flink可以利用YARN的集群资源,实现高可用、弹性伸缩和自动故障恢复。 资源...
之后直到现在,我们在 K8s 的环境也一直在进行优化和实践,比如进行弹性伸缩、服务混部、任务快速恢复能力建设等方面的实践。 全部on K8s 后收益还是比较明显的: 首先混合部署服务和资源共享能力获得了提升,节省机器资源 30%; 其次,具有更好的资源隔离和弹性自愈能力,比较容易实现根据业务的负载进行资源的弹性伸缩,保证...
flink1.13于5月4日发布,版本迭代之快,更是体现了其势不可挡的发展速度。社区活跃度逐步攀升,当然少不了与云原生等技术的集成。 本文主要讲解flink的原生k8s application模式部署步骤,原生k8本质上是flink内部集成了k8s,能够做到Taskmanager的弹性伸缩。 而之所以采用application模式部署,是因其规避了session模式的资源隔离...