apiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:name:flink-jobmanagerspec:selector:matchLabels:app:flinkreplicas:1template:metadata:labels:app:flinkcomponent:jobmanagerspec:containers:-name:jobmanagerimage:flink:1.9args:-jobmanagerports:-containerPort:6123name:rpc-containerPort:6124name:blob-containerPort:6125nam...
Kubernetes模式下，Flink又细分为Native Kubernetes和Flink Kubernetes Operator两种模式，在实际应用中，比较少使用Native Kubernetes，而是使用Flink Kubernetes Operator居多。此外，Flink Kubernetes Operator也是Apache Flink官方提供和推荐的，它可以极大的简化将Flink应用部署到K8s上的配置。有关Kubernetes Operator的相关说明...
apiVersion:batch/v1kind:Jobmetadata:name:${JOB}-jobmanagerspec:template:metadata:labels:app:flinkinstance:${JOB}-jobmanagerspec:restartPolicy:OnFailurecontainers:-name:jobmanagerimage:flink-on-kubernetes:0.0.1command:["/opt/flink/bin/standalone-job.sh"]args:["start-foreground","-Djobmanager.rpc...
Standalone:需要配合 kubectl + yaml 部署,Flink 无法感知 K8s 集群的存在,资源被动 Native: 仅使用 flink 客户端 kubernetes-session.sh or flink run 部署,Flink 主动与 K8s 申请资源 实战部署 这边只演示 k8s native部署模式,Standalone 部署需要手动去提前创建 ConfigMap、Service、JobManager Deployment、TaskManager...
1.2.Flink on Kubernetes的发展历史 在Flink的早期发行版1.2中,已经引入了Flink Session集群模式,用户得以将Flink集群部署在Kubernetes集群之上。随着Flink的逐渐普及,越来越多的Flink任务被提交在用户的集群中,用户发现在session模式下,任务之间会互相影响,隔离性比较差,因此在Flink 1.6版本中,推出了Per Job模式,单个任务...
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Flink Kubernetes Operator 部署自己的应用 flink的部署模式,1、部署模式(1)Local:本地部署,直接启动进程,适合调试使用(2)StandaloneCluster模式:flink自带集群模式(3)OnYarn模式:计算资源统一由HadoopYARN管理资源进行调度,按需使用集群的资源利用率**,生产
首先确保你有 Kubernetes 然后为了简化 这里借助 Rancher 可视化进行操作 等熟悉了,你可以使用 yaml尝试部署。 最后,生产环境可借助 Helm + Flink Operator 极大简化过程。 Yaml JobManager 需要开放的端口如下: 完整的Yaml 如下: apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: annotations: field.cattle.io/creato...
flink-kubernetes-operator发展大事件 fko适合需要快速部署、高可用、资源隔离和灵活的flink场景,并且具备以下优点: (1)相比于yarn 1)统一运维,只需要维护k8s集群即可 2)cpu隔离,每个pod之间cpu隔离 3)存储和计算分离,计算资源和其他组件资源混部,提升机器利用率 ...
在Kubernetes上部署Flink应用程序的多个实例可以通过以下步骤完成: 创建Flink集群:首先,需要在Kubernetes上创建一个Flink集群。可以使用Kubernetes的Deployment资源来定义Flink集群的规模和配置。在Deployment中,可以指定Flink JobManager和TaskManager的副本数量、资源需求和其他配置参数。