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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-04 16:29:53
                            
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            摘要:本文整理自京东资深技术专家付海涛在 Flink Forward Asia 2021 平台建设专场的演讲。主要内容包括:基本介绍生产实践优化改进未来规划一、基本介绍K8s 是目前业内非常流行的容器编排和管理平台,它可以非常简单高效地管理云平台中多个主机上的容器化应用。在 2017 年左右,我们实时计算是多个引擎并存的,包括 Storm、Spark Streaming 以及正在引入的新一代计算引            
                
         
            
            
            
            目录一、概述二、Flink 运行模式三、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servic            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 从头开始学习K8S和Flink
作为一名经验丰富的开发者,你可能已经听说过Kubernetes(简称K8S)和Flink这两个流行的技术。K8S是一个开源的容器编排引擎,可以轻松地管理容器化应用程序的部署、扩展和运维。而Flink是一种流式处理框架,可以用于实时数据处理和分析。
在本文中,我们将介绍如何在K8S集群中部署和运行Flink应用程序。如果你是一位刚入行的小白,不用担心,接下来的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1、flink 集群架构1> 使用 Kubectl 或者 K8s 的 Dashboard 提交请求到 K8s Master。 2> K8s Master 将创建 Flink Master Deployment、TaskManager Deployment、ConfigMap、SVC 的请求分发给 Slave 去创建这四个角色,创建完成后,这时 Flink Master、TaskMana            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            业界成熟的flink operator,公司standalone历史原因用的早            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在本文中,我将向您介绍如何在Kubernetes上实现Flink应用程序。Flink是一个流处理框架,而Kubernetes是一个用于容器编排和管理的开源平台,将它们结合使用可以实现高效的资源管理和部署。下面是实现"flink on k8s"的详细步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------- |
| 1 | 部署Kubernetes集群 |
| 2 | 部署Had            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景Hadoop体系虽然在目前应用非常广泛,但架构繁琐、运维复杂度过高、版本升级困难,且由于部门原因,数据中台需求排期较长,我们急需探索敏捷性开发的数据平台模式。在目前云原生架构的普及和湖仓一体化的大背景下,我们已经确定了将Doris作为离线数据仓库,将TiDB(目前已经应用于生产)作为实时数据平台,同时因为Doris具有 on MySQL 的odbc能力,所以又可以对外部数据库资源进行整合,统一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            背景为了解决公司模型&特征迭代的系统性问题,提升算法开发与迭代效率,部门立项了特征平台项目。特征平台旨在解决数据存储分散、口径重复、提取复杂、链路过长等问题,在大数据与算法间架起科学桥梁,提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ,将数据抽取到特征平台进行管            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            注意:flink-1.10 版本的 native-k8s 还是实验版本,相关配置或客户端可能在未来变更。并且当前版本仅支持 session 模式1.环境需求Kubernetes 版本 >= 1.9用户需要有在 k8s 集群上的相关权限(list/create/delete pods/delete services),需要准备好 KubeConfig 文件,默认会使用( ~/.kube/con            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在上一篇文章《Flink On K8s实践3:Application部署模式实践》中讲解和演示了Application部署模式在Kubernetes上的2种Flink作业提交方式,本文继续讲解Flink的另外一种部署模式——Session部署模式,它和Application模式一样在Kubernetes上也有2种Flink作业提交方式,接下来通过示例进行实践演示。 一、Session模式简介  在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前面讲了Flink On Kubernetes如何进行技术的选型,这边的话目前选用的是Flink On Kubernetes Application模式,这种模式最好的是资源隔离,就是说如果这个任务出现CPU和内存的突然彪高不会占用其他任务的资源,不会影响其他任务。很多人可能有疑问,使用Flink On Kubernetes为啥需要先安装Flink Kubernetes Operator?Flin            
                
         
            
            
            
            一. PersistentVolume PersistentVolume (PV) 是外部存储系统中的一块存储空间,由管理员创建和维护。与 Volume 一样,PV 具有持久性,生命周期独立于 Pod。二. PersistentVolumeClaim PersistentVolumeClaim (PVC) 是对 PV 的申请 (Claim)。PVC 通常由普通用户创建和维护。需要为 Pod 分配存            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在实践中,将Apache Flink和Kubernetes(K8S)结合起来是一个非常常见且有用的方案。Apache Flink 是一个流式计算引擎,而Kubernetes是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。结合这两个技术,可以更好地管理Flink作业的部署和扩展。
下面我将向你详细介绍如何在Kubernetes上部署和运行Apache Flink作业。
步骤概览:
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                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-18 11:59:04
                            
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