volume 我们经常会说：容器和 Pod 是短暂的。其含义是它们的生命周期可能很短，会被频繁地销毁和创建。容器销毁时，保存在容器内部文件系统中的数据都会被清除。为了持久化保存容器的数据，可以使用 Kubernetes Volume。Volume 的生命周期独立于容器，Pod 中的容器可能被销毁和重建，但 Volume 会被保留。本质上，Kubernetes Volume 是
背景： 之前分析了flink的rpc，有了这个基础，可以了解flink的集群的主要工作机制，以及当中的设计思想，本次只看本地集群模式。分析目标：1、flink的集群启动脚本分析。2、Flink Standalone 主节点 StandaloneSessionClusterEntrypoint 启动源码分析
前面写了一些flink的基础组件，但是还没有说过flink的环境搭建，现在我们来说下基本的环境搭建 1. 使用StatefulSet的原因 对于Flink来说，使用sts的最大的原因是pod的hostname是有序的；这样潜在的好处有 hostname为-0和-1的pod可以直接指定为jobmanager；可以使用一个statefulset启动一个cluster，而deployment
标题：K8S集群中部署Flink的步骤详解
简介：
本文将教会刚入行的小白如何在Kubernetes（K8S）集群上部署Apache Flink，让他能够理解整个过程，并提供了详细的代码示例和注释，帮助他顺利完成任务。
一、K8S集群准备
在开始之前，我们需要准备好一个已经搭建好的K8S集群。如果你还没有搭建K8S集群，可以参考官方文档进行搭建。
二、准备Flink配置文件
在K8S集群中部
使用Flink在Kubernetes集群中运行任务是一个常见的需求，下面我将向你介绍如何实现这个过程。
首先，我们需要了解整个实现过程的流程，并通过表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 配置Kubernetes集群 |
| 2 | 构建Flink容器镜像 |
| 3 | 创建Flink Job |
| 4 | 提交Flink Job |
| 5 |
作者：任春德 Apache Flink作为下一代大数据计算引擎，在迅速发展强大中，其内部架构也在不断优化重构，以适应更多运行时环境和更大计算规模，Flink Improvement Proposals-6重新设计了在各集群管理系统(Standalone/YARN/Kubernetes等)上资源调度的统一架构，本文将介绍资源调度的架构发展及其清晰分层等设计特点，YARN上per-Job和sessio
1.在K8s上使用Flink部署特定集群，部署好jobmanager和taskmanager，需要提交任务时直接提交即可运行。首先部署flink-configuration-configmap.yaml内容如下，主要配置了flink-conf.yaml和log4j日志输出apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: flink-config
Flink是什么Apache Flink 是一个在无界和有界数据流上进行状态计算的框架和分布式处理引擎。Flink 已支持在所有常见的集群环境(k8s、yarn)中运行，并以 in-memory 的速度和任意的规模进行计算。简言之，Flink是基于数据流之上的一个有状态的开源计算框架。 上图为Flink的工作示意图，中间蓝框部分是Flink的处理单元。上游可对接实时(实时事件流)和离线
local-cluster模式Flink中的Local-cluster(本地集群)模式,主要用于测试, 学习。1.flink官网下载 Apache Flink: Stateful Computations over Data Streams2.解压至工具目录，将其复制并改名为flink-local3.把上个文章中的无界流处理wordcount的API打包为jar包传入flink-loca
Flink Native Kubernetes 的部署 (还在不断学习～欢迎指正) 目录部署前的准备Session 模式Application Mode部署模式 部署前的准备1、需要确认k8s namespace及相关权限，这里采用单独的 flink 服务账户和namespace用来部署flink job# 设置专属的namespace--flinkjob
kubectl create names
Standalone 独立模式的集群：Standalone 独立模式的 Flink 集群不支持 Per-Job Mode 作业模式。部署前期准备：四台虚拟机（一个 master，三个 worker，集群节点之间最好可以免密登录） 192.168.116.10 192.168.116.11 192.168.116.12 192.168.116.13jdk环境 :下载 flink 二进制包：flink
Flink 原生支持 Kubernetes #
本页面介绍了如何在Kubernetes 上本地部署 Flink 。开始 #
本入门部分将指导您在 Kubernetes 上设置功能齐全的 Flink 集群。介绍 #
Kubernetes 是一种流行的容器编排系统，用于自动化计算机应用程序的部署、扩展和管理。Flink 的原生 Kubernetes 集成允许您直接在正在运行的 Kubernetes 集
K8S部署Flink集群实现大数据分析
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简介
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Kubernetes（简称K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。Flink是一个强大的、可扩展的开源流处理框架，可用于分析大型数据集。
本文将介绍如何使用K8S部署Flink集群来实现大数据分析。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述
Kubernetes (K8S)是一个开源的容器编排平台，可以自动化地部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了一种容器的集群化管理方式，让我们能够更轻松地管理分布式应用程序。本文将介绍如何使用Kubernetes来管理Flink集群，并给出相应的代码示例。
一、整体流程
下面表格展示了实现“k8s管理flink集群”需要进行的步骤及相应代码：
| 步骤 | 描述 |
|----|----|
|
环境说明：主机名操作系统版本ipdocker versionkubelet version配置备注masterCentos 7.6.1810172.27.9.131Docker 18.09.6V1.14.22C2Gmaster主机node01Centos 7.6.1810172.27.9.135Docker 18.09.6V1.14.22C2Gnode节点node02Centos 7.6.1810
k8s flink集群部署
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Kubernetes（K8S）上部署Apache Flink集群。在这篇文章中，我会逐步介绍整个流程，并提供代码示例来帮助你理解和完成部署工作。
## 一、整体流程
在开始之前，我们先来了解一下部署Flink集群的整体流程。下表列出了我们需要完成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一
1. 前言Apache Flink 是一个分布式流处理引擎，它提供了丰富且易用的API来处理有状态的流处理应用，并且在支持容错的前提下，高效、大规模的运行此类应用。通过支持事件时间(event-time)、计算状态(state)以及恰好一次(exactly-once)的容错保证，Flink迅速被很多公司采纳，成为了新一代的流计算处理引擎。2020 年 2 月 11 日，社区发布了 Flink 1.
Title: 实现K8S部署Flink集群
Introduction:
Kubernetes (K8S) is an open-source container orchestration platform that automates the deployment, scaling, and management of containerized applications. Flink is
目录1. Session模式1.1 安装Java1.2 下载Flink并解压1.3 在所有k8s的所有node节点下载flink镜像1.4 创建namespace、service账号和给账号授权1.5 启动flink的jobmanager1.6 访问Flink Web页面1.7 向Flink集群提交任务1.8 再次查看Pod和Flink Web1.9 删除Flink集群2. Applicatio
千呼万唤始出来，在 Kubernetes 如火如荼的今天，Flink 社区终于在 1.10 版本提供了对 Kubernetes 的原生支持，也就是 Native Kubernetes Integration[1]。不过还只是 Beta 版本，预计会在 1.11 版本里面提供完整的支持。我们知道，在 Flink 1.9 以及之前的版本里面，如果要在 Kubernetes 上运行 Flink 任务是需
