在第一篇文章《Flink On K8s实践1:Flink Kubernetes Operator介绍》中有提到Flink On Kubernetes支持Apllication和Session这两种部署模式,本文继续讲解Apllication部署模式在Kubernetes上的2种Flink作业提交方式,并通过示例进行实践演示。 一、Application模式简介 在Application部 flink 运行k8s容器应用 kubernetes flink docker ...
那么我们为什么选择 Flink on native k8s 的 Application Mode 呢? 从业务现状和技术现状来讲,我们公司有一个专业的 k8s 运维团队和 Flink 从 0-1 开始建设,没有迁移的成本。从 k8s 本身来讲,k8s 有弹性、故障迁移、资源隔离和易于管理运维等优点。 选择Native 方式的原因是基于原生的 k8s,HA 不再依赖于外部...
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...
至此,你已经成功将 Flink 作业部署到 Kubernetes 集群中,可以通过监控和扩展作业来优化任务的执行效率和资源利用率。 总的来说,实现"flink on k8s native"的过程并不复杂,只需要理解 Flink 和 Kubernetes 的基本概念,并按照上述步骤进行操作即可。希望通过本文的介绍,让刚入行的小白能够快速上手在 K8S 上部署 Flink...
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。
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支持多种部署模式,比如standalone、sesson、per job、application,一般在生产环境我们都是将flink程序部署到k8s或者yarn等资源管理器上。目前k8s部署模式暂时不支持per job模式。不过由于k8s部署flink集群相对yarn要落后一些,是在最近几个版本才慢慢完善的,所以我猜测市面上很多公司还是以yarn为主,逐渐尝试k8s。
在今年 4 月份我们在提交了第一个 Flink on native k8s 任务后,后续各个业务方向都想复用 Flink 实时计算的能力。比如以下三个场景: 第一个是基础的实时数据传输场景,业务方希望将业务库的数据便捷的分发到多种存储引擎中应对不同的需求。第二个是数据分析和大屏的场景,分发用户在 APP 上的各种埋点数据来供后...
三、Flink on k8s实战操作 1)flink下载 2)构建基础镜像 3)session模式 1、Native Kubernetes 模式 【1】构建镜像Dockerfile 【2】创建命名空间和serviceaccount 【3】创建flink集群 【4】提交任务 【5】查看 【6】删除flink集群 2、Standalone模式 【1】构建镜像 【2】创建命名空间和serviceaccount 【3】编排yaml...
首先,对用户作业的影响时间尽可能降到最低,为了达成这个目标,我们对 Native Flink on K8s 的 application mode 做了比较大的改造。原生的 application mode 是一边调度一边申请资源,为了在升级过程中降低对用户作业的影响,实现了 application mode 下可以提前申请好资源并完成 SQL 的编译 (即 JobManager 的预启动),...