Standalone:即不使用第三方集群管理框架,Flink自己管理集群。此时支持的运行模式包括:Session Cluster(Session Mode)、Application Cluster(Application Moe)。当容器化部署时(比如在Docker、K8s上面),也只支持这2种模式,不支持Job Cluster(Per-job mode)。 Native Kubernetes:即使用K8s作为...
首先图片最下面表示是flink的一些部署模式,支持local,和集群(standalone,yarn),也支持在云上部署。 往上一层是flink的核心,分布式的流处理引擎。 再往上面是flink的API和类库 主要有两大块API,DataStram API和DataSet API,分别做流处理和批处理。 针对DataStram API这块,支持复杂事件处理,和table操作,其实也是支持SQ...
Flink native session 模式 Flink native per-job 模式 四种模式中不同的是两种是否使用了native模式。现在部署任务一般都是使用native模式、所最大的区别是native模式是按照作业集群所需要的资源进行申请而不是一开始就申请好的资源。对于四种模式的区别可以看下图: 对于k8s的Flink的任务的部署模式,将主要介绍native的Fl...
执行流程: Client将打包好的应用(包含作业及所有依赖)提交到 Standalone 集群,通知 JobManager 有新的应用需要运行,从而启动整个作业运行流程。 jobManager 接收到客户端提交的应用后,内部的资源管理器开始工作,根据集群当前的资源状况,为该应用分配独立的资源,包括专门的 JobMaster 实例和 TaskManager 实例及其对应的 Ta...
NativeK8s:Native K8s 和 Standalone 方式最大区别是借助 Flink 里的 ResourceManager 请求资源进行按需创建。目前 Flink 的 Native K8s 支持两种方式:Session 和 Application。 Session:Flink 自身支持的集群方式。 首先,启动一个 Session 集群,然后进行作业的提交。
Native Kubernetes 和 Standalone Kubernetes 主要区别在于 Flink 与 Kubernetes 交互的方式不同以及由此产生的一系列优势。Standalone Kubernetes 需要用户自定义 JobManager 和 TaskManager 的 Kubernetes 资源描述文件,提交作业时需要用 kubectl 结合资源描述文件启动 Flink 集群。而 Native Kubernetes 模式 Flink Client 里...
第一种,Standalone部署模式。这种模式下,Flink 作业依赖的所有资源,都由作业提交用户发起创建。其原理和使用比较简单,但存在资源利用效率低,Failover 成本高等问题。 第二种,Kubernetes Native部署模式。这是目前社区比较推荐的部署模式,Jobmanager 可以根据作业的需求自主创建 Taskmanager Pod,但完全的 Native 部署模式依...
其中,Standalone 部署模式原理和使用比较简单,但存在资源利用效率低,维护成本高等问题;Operator 部署模式目前缺少可视化的界面,对于刚接触 K8S 的用户来说,首次使用的学习也成本较高;Native 部署方式由 1.12 版本起正式推出,经历了几个版本的持续完善,目前已经比较成熟且是社区推荐的 K8S 部署方案,因此我们主要选择了此...
1. 什么是 Native 这里的 native 其实就是计算框架直接向 Kubernetes 申请资源。比如很多跑在 YARN 上面的计算框架,需要自己实现一个 AppMaster 来想 YARN 的 ResourceManager 来申请资源。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 ...