主题：Yarn on K8S 的弹性介绍讲师：霁谦，开源大数据平台高级开发工程师内容框架：背景介绍演进思路总结和展望直播回放：扫描文章底部二维码加入钉群观看回放1背景介绍 为什么要使用 Yarn on K8S作为在离线混部方案充分利用在离线计算资源不同集群计算资源共享，缓解“潮汐现象”推进云原生方案快速落地2演进思路 阶段1：简单部署局限性：NMPo
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2023-08-23 14:33:14
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# Flink on YARN vs. Flink on Kubernetes的区别
Apache Flink 是一个用于大规模流式和批处理数据的开源框架，广泛应用于实时数据分析和大数据处理。当用户选择如何在集群中运行 Flink 时，通常会在 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 和 Kubernetes 之间进行选择。本文将探讨这两种部署方式的区别、优
# 从flink on k8s到yarn的选择
随着容器化技术的发展，越来越多的企业开始考虑在Kubernetes上运行Apache Flink。相比于传统的资源管理系统如YARN，Kubernetes提供了更灵活和可扩展的部署方式。但是在选择flink on k8s和yarn之间，很多企业仍然面临选择困难。本文将从技术角度对比flink on k8s和yarn，并提供代码示例，帮助读者更好地理
原创
2024-03-15 03:56:20
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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application模式部署，是因其规避了session模式的资源隔离问题、p
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2023-12-10 12:28:20
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Alink漫谈(一) : 从KMeans算法实现不同看Alink设计思想0x00 摘要Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将带领大家从多重角度出发来分析推测Alink的设计思路。因为Alink的公开资料太少，所以以下均为自行揣测，肯定会有疏漏错误，希望大家指出，我会随时更新。0x01 Flink
Flink简介 Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。并且 Flink 提供了数据分布、容错机制以及资源管理等核心功能。Flink提供了诸多高抽象层的API以便用户编写分布式任务：DataSet API、DataStream API、Table API等 Flink跟Spark Streaming的区别 Flink 是标准的实时处理引擎，基于事件驱动。而 S
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2023-10-17 21:38:13
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**实现Flink on k8s和Flink on Yarn的教程**
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何在Kubernetes（k8s）和Yarn上部署Flink。首先，让我们看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 配置Kubernetes集群
原创
2024-04-25 07:51:41
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# Flink on k8s和on yarn 实现教程
## 1. 流程概述
在本教程中，我们将学习如何在Kubernetes（k8s）和YARN上部署和运行Apache Flink应用程序。Flink是一个用于大规模数据处理和分析的流处理框架，可以方便地在k8s和YARN上进行部署。
以下是在k8s和YARN上部署和运行Flink应用程序的流程图：
``` mermaid
erDiagr
原创
2023-08-21 08:17:54
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# Flink on Kubernetes 与 Yarn 的区别与实现指南
Apache Flink 是一个强大的流处理和批处理框架，广泛应用于大数据的实时分析。在使用 Apache Flink 进行部署时，我们常常面临选择部署平台的问题，其中 Kubernetes（K8s）和 YARN 是两个流行的选项。本文将深入探讨这两者之间的区别，并提供如何在它们上部署 Flink 的详细步骤。
##
一、镜像的检测镜像中包含程序，其中也可能包含漏洞，所以我们需要检查镜像中是否存在漏洞。首先，准备一台装有docker的设备，提前拉取nginx和redis镜像做检查。docker pull nginx
docker pull redis接着下载Trivy这个工具。Trivy是一个简单而全面的扫描器，用于检测容器镜像、文件系统和 Git 存储库中的漏洞，以及配置问题。 Trivy检测操作系统包（Al
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2023-08-21 10:40:05
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在上一篇文章《Flink On K8s实践1:Flink Kubernetes Operator介绍》中讲解了Flink Kubernetes Operator是什么和它的架构，本文继续讲解如何安装和使用Flink Kubernetes Operator。一、Flink Kubernetes Operator安装 在正式安装Flink Kubernetes Operator之前，需要先提前准备一套
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2023-11-21 22:50:26
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1. Session模式该模式下，作业共享集群资源，作业通过Http协议进行提交。在Flink 1.10版本中提供了3种会话模式：Yarn会话模式、K8s会话模式、Standalone。Standalone模式比较特别，Flink安装在物理机上，不能像在资源集群上一样，可以随时启动一个新集群，所有的作业共享Standalone集群，本质上就是一种Session模式，所以不支持Per-Job模式。在
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2023-11-08 21:38:04
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k8s 集群调度了解k8s 调度策略，人为干预调度过程k8s 调度器概念类似CPU调度调度过程调度分为预选和优选 下面以一些预选的算法1、自定义调度器调度2、亲和性调度节点亲和性更倾向于于哪个node软策略值得是想去，但实在不行不去也可以 硬策略指定是必须去硬策略实现方案规定了一些硬性的条件，对应node必须满足条件才可以 下面列举了一些基本的条件软策略实现方案软策略和硬策略是可以放在一起的，先满
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2023-10-16 02:55:07
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在谈论Kubernetes（简称K8s）和YARN之间的区别之前，首先需要了解它们各自的概念和用途。
Kubernetes是一个开源的容器编排引擎，用于自动化容器的部署、扩展和管理。它可以管理多个容器化的应用程序，并提供负载均衡、自动扩展、滚动更新等功能，适用于容器化的微服务架构。
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的资源管理
原创
2024-04-12 10:42:27
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# K8s和YARN的区别
在云计算和分布式系统的大环境下，Kubernetes (K8s) 和 Hadoop YARN 是两种广泛使用的资源管理和调度框架。尽管它们都具备类似的目标，即有效地提供和管理计算资源，但它们的应用场景、设计理念和实现方式却有所不同。本文将探讨 K8s 和 YARN 的区别，并通过代码示例和状态图来详细阐述这两者的特点。
## 概念介绍
### Kubernetes
# 如何在Kubernetes和YARN上部署Flink
欢迎来到这篇科普文章，我将向您介绍如何在Kubernetes和YARN上部署Apache Flink。Apache Flink是一个流式处理引擎，具有高吞吐量和低延迟的特点。在Kubernetes和YARN这两个容器编排工具中部署Flink可以让您更好地管理资源和实现弹性扩展。
## 步骤概览
下面是在Kubernetes和YARN上
原创
2024-03-12 13:57:35
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# on Yarn 和 on Kubernetes (K8s) 的区别
随着大数据和云计算的发展，数据处理框架也在不断演进。Apache Hadoop 和 Apache Spark 是当前最受欢迎的数据处理框架，而它们通常被运行在资源管理器上，如 YARN（Yet Another Resource Negotiator）或 Kubernetes（K8s）。在这篇文章中，我们将探讨这两种资源管理器
在深入讨论yarn和Kubernetes（K8S）之间的区别之前，我们需要先了解它们各自的概念和作用。
首先，Yarn是一个用于处理分布式数据的工作流程管理器，最初由Hadoop项目引入。Yarn主要用于管理Hadoop集群上的资源，并为运行在这些资源上的应用程序提供调度服务。它的核心作用是将资源管理和任务调度分离开来，使得集群资源的利用更高效。
而Kubernetes是一个开源的容器编排引擎
原创
2024-03-28 11:38:51
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# 从头开始学习K8S和Yarn的区别
作为一名经验丰富的开发者，我非常乐意帮助新手了解K8S和Yarn之间的区别。首先，我们需要明确K8S和Yarn分别是什么。K8S是一种开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。而Yarn是Hadoop生态系统中的资源管理器，用于调度计算作业并管理集群资源。
接下来，我将分步骤向你展示如何区分K8S和Yarn，并且通过代码示例帮助你更好
原创
2024-04-16 10:05:42
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一、Controller基础参数及命令1. Replication ControllerReplicationController定义了一个期望的场景，即声明某种Pod的副本数量在任意时刻都符合某个预期值，所以RC的定义包含以下几个部分：Pod期待的副本数（replicas）用于筛选目标Pod的Label Selector当Pod的副本数量小于预期数量时，用于创建新Pod的Pod模板（templa
