Flink与K8S实战

在实际项目中，将Flink应用部署到Kubernetes（K8S）集群上是一个常见且非常有用的场景。本文将介绍如何实现"flink k8s实战"，带领刚入行的小白快速上手。

整体流程如下表所示：

| 步骤 | 操作 |
|------|------------------------------|
| 1 | 准备Kubernetes集群 |
| 2 | 准备Flink应用代码 |
| 3 | 配置Flink Kubernetes Operator |
| 4 | 部署Flink应用到K8S集群 |


步骤1：准备Kubernetes集群
首先需要搭建一个Kubernetes集群，可以使用Minikube、Docker Desktop、Kubernetes on AWS等工具快速部署测试集群。

步骤2：准备Flink应用代码
编写一个简单的Flink Streaming应用，例如WordCount，代码示例如下：

```java
// 导入所需包
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class WordCount {

public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建ExecutionEnvironment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 输入数据流
DataStream text = env.fromElements("hello world", "hello flink", "flink k8s实战");

// WordCount处理逻辑
DataStream> counts = text
.flatMap(new Tokenizer())
.keyBy(0)
.sum(1);

// 打印结果
counts.print();

// 执行任务
env.execute("WordCount");
}

// 分词并转换为Tuple
public static class Tokenizer implements FlatMapFunction> {
@Override
public void flatMap(String value, Collector> out) {
for (String word : value.split(" ")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}
}
```

步骤3：配置Flink Kubernetes Operator
Kubernetes Operator是一个扩展程序，通过CRD（Custom Resource Definitions）和Controller来扩展Kubernetes API。配置Flink Kubernetes Operator可以参考官方文档。

步骤4：部署Flink应用到K8S集群
在Kubernetes集群上进行Flink应用部署，可以使用kubectl命令行工具或Kubernetes Dashboard进行操作。首先需要创建一个FlinkJob CRD，并指定Flink应用的相关配置文件，如下所示：

```yaml
apiVersion: flink.k8s.io/v1alpha1
kind: FlinkJob
metadata:
name: wordcount-job
spec:
image: flink:1.13.0
parallelism: 2
entryClass: com.example.WordCount
savepointPath: /savepoint/path
allowNonRestoredState: false
```

在上面的配置文件中，需要指定Flink镜像、并行度、入口类、保存点路径等信息。然后使用kubectl apply -f wordcount-job.yaml命令部署Flink应用。

通过以上步骤，即可实现"flink k8s实战"，将Flink应用成功部署到Kubernetes集群上。希望本文对初学者有所帮助。