Flink Kubernetes Operator

news2024/10/18 17:16:44

Flink Kubernetes Operator是一个用于在Kubernetes集群上管理Apache Flink应用的工具。

一、基本概念

Flink Kubernetes Operator允许用户通过Kubernetes的原生工具（如kubectl）来管理Flink应用程序及其生命周期。它简化了Flink应用在Kubernetes集群上的部署、扩展和管理，使得在Kubernetes上运行Flink作业变得更加容易和高效。

二、功能特点

  1. 部署和监控：Flink Kubernetes Operator允许用户在Kubernetes集群中轻松部署和监控Flink应用程序。它支持会话模式部署，允许多个Flink作业共享相同的Flink集群，从而优化资源使用并简化管理。
  2. 升级、挂起和删除：用户可以方便地升级Flink应用程序，无需中断当前作业。同时，该Operator还支持暂停或删除部署，提供灵活的管理选项以适应不同的运维需求。
  3. 日志记录和度量集成：Flink Kubernetes Operator提供了强大的日志记录和监控功能，使运维团队能够实时监控Flink应用程序的性能和状态。这些日志和度量信息可以与Kubernetes的监控工具集成，方便进行性能分析和故障排查。
  4. 灵活的部署：Flink Kubernetes Operator支持灵活的部署策略，允许用户根据需求定制Flink应用程序的部署。此外，由于它是专为Kubernetes设计的，因此与Kubernetes的原生工具和生态系统（如Helm）集成得非常紧密，进一步增强了用户的部署和管理体验。

三、组件与架构

组件：

  1. Operator控制器：这是Flink Kubernetes Operator的核心组件，负责监听Kubernetes API中的Flink集群和作业定义，并根据这些定义执行相应的操作。它管理着Flink集群的生命周期，包括集群的创建、更新、删除等操作。
  2. 自定义资源（Custom Resource）：用户可以通过自定义资源定义Flink集群和作业的配置。这些资源描述了Flink集群的规格、资源需求、作业的配置等信息。Operator会根据这些自定义资源的定义来创建和管理Flink集群。
  3. 资源控制器（Resource Controller）：资源控制器负责管理Flink集群的计算资源。它会根据集群的需求动态调整TaskManager的数量和配置，以确保集群能够高效地处理作业负载。
  4. 作业管理器（Job Manager）：作业管理器是Flink集群的中心组件，负责作业的调度和管理。它会接收用户提交的作业，并根据集群的资源状况进行作业的调度和执行。作业管理器还提供作业的监控和故障恢复功能。
  5. 任务管理器（Task Manager）：任务管理器是Flink集群的计算节点，负责执行具体的计算任务。它会接收作业管理器分配的任务，并在本地执行计算操作。任务管理器会将计算结果返回给作业管理器，并在需要时与其他任务管理器进行数据传输和通信。
  6. 存储卷（Storage Volumes）：Flink Kubernetes Operator使用Kubernetes的存储卷来持久化Flink集群的状态和数据。这些存储卷可以是持久化存储卷或临时存储卷，具体取决于用户的需求和配置。
  7. 监控与日志系统：Flink Kubernetes Operator可以集成Kubernetes的监控和日志系统，这些系统可以提供实时监控和日志收集功能，帮助用户了解Flink集群和作业的运行状态，并进行故障排除和性能优化。

架构：
在这里插入图片描述
控制：
在这里插入图片描述
资源生命周期：
在这里插入图片描述

四、适用场景

Flink Kubernetes Operator适用于以下场景：

  1. 需要快速部署：Flink Kubernetes Operator提供了简化的部署流程，使用户能够快速地在Kubernetes集群上部署Flink应用程序。
  2. 需要高可用性：Flink Kubernetes Operator支持高可用性配置，能够在节点故障时自动恢复作业，确保服务的连续性。
  3. 需要资源隔离：Flink Kubernetes Operator利用Kubernetes的资源隔离特性，为Flink作业提供独立的计算资源，避免资源争用和冲突。
  4. 需要一定的灵活性：Flink Kubernetes Operator支持灵活的部署策略，允许用户根据需求定制Flink应用程序的部署。

五、优缺点

优点：

1. **简化部署**：相比传统的Flink部署方式，Flink Kubernetes Operator提供了更简化的部署流程。
2. **高可用性**：支持高可用性配置，确保服务的连续性。

资源隔离：利用Kubernetes的资源隔离特性，为Flink作业提供独立的计算资源。
3. 弹性伸缩：能够根据作业负载自动扩展或缩减资源，提高资源利用率。
缺点：

1. **兼容性限制**：目前支持的Flink版本有限，可能无法兼容所有版本的Flink。
2. **灵活性不足**：在某些方面，如自动扩展和缩减资源方面，还存在一定的局限性。
3. **用户体量较少**：目前用户体量相对较少，可能存在一些未知的bug和问题。

六、安装与使用

1、环境准备

  1. 安装Kubernetes：
    • 确保系统上已经安装了Kubernetes集群，并且kubectl命令行工具也已正确配置。
    • 可以使用Minikube、Kind等本地Kubernetes集群解决方案，或者在云提供商提供的Kubernetes服务上创建集群。
  2. 安装Helm：
    • Helm是Kubernetes的包管理工具，用于简化Kubernetes应用的安装和管理。
    • 下载并安装Helm，确保helm命令行工具在系统路径中可用。

2、添加Flink Operator的Helm仓库

  1. 打开终端或命令行界面。
  2. 添加Flink Operator的Helm仓库：
helm repo add flink-operator https://<flink-operator-helm-repo-url>  # 替换为实际的Flink Operator Helm仓库URL  
helm repo update

3、部署Flink Operator

  1. 使用Helm安装Flink Operator：
helm install flink-operator flink-operator/flink-kubernetes-operator  # 根据实际仓库路径调整
  1. 验证Flink Operator是否成功部署：
    • 使用kubectl命令查看Flink Operator的Pod是否正在运行。
    • 确保Flink Operator的自定义资源定义（CRD）已经成功注册到Kubernetes集群中。

4、创建Flink应用

  1. 编写Flink应用的YAML配置文件：
    • 创建一个YAML文件（例如flink-app.yaml），定义Flink集群和作业的规格。
    • 示例配置文件内容：
apiVersion: flink.apache.org/v1  
kind: FlinkCluster  
metadata:  
  name: my-flink-cluster  
spec:  
  flinkVersion: v1.XX  # 替换为实际的Flink版本  
  serviceAccount: flink-operator  
  job:  
    parallelism: 1  
  taskManager:  
    replicas: 1
  1. 应用YAML配置文件：
kubectl apply -f flink-app.yaml
  1. 验证Flink集群是否成功创建：
    • 使用kubectl命令查看Flink集群的状态。
    • 确保Flink集群的Pod、Service等资源已经成功创建并运行。

5、提交Flink作业

  1. 编写Flink作业的YAML配置文件：
    • 创建一个YAML文件（例如flink-job.yaml），定义要提交的Flink作业的规格。
    • 示例配置文件内容：
apiVersion: flink.apache.org/v1  
kind: FlinkApplication  
metadata:  
  name: my-flink-job  
spec:  
  flinkCluster:  
    name: my-flink-cluster  
  job:  
    jarURI: local:///path/to/your/flink-job.jar  # 替换为实际的Flink作业JAR文件路径  
    parallelism: 2
  1. 应用YAML配置文件：
kubectl apply -f flink-job.yaml
  1. 验证Flink作业是否成功提交：
    • 使用kubectl命令查看Flink作业的状态。
    • 确保Flink作业已经成功提交到Flink集群中并开始运行。

七、监控与维护

link Kubernetes Operator是一个用于在Kubernetes上管理Apache Flink应用的工具，它提供了部署、监控、升级等功能。以下是对Flink Kubernetes Operator的监控与维护的详细解释：

1、监控

  1. 集成Prometheus进行监控
    • Prometheus是一个开源的监控系统，专为云原生应用设计，提供强大的查询语言和可视化能力。
    • Flink与Prometheus的集成主要通过Flink的Metrics系统完成。Flink内置了多种指标（如CPU使用率、内存使用量等），可以通过Prometheus来进行可视化。
    • 部署Prometheus：可以通过YAML文件在Kubernetes中部署Prometheus。
    • 配置Prometheus抓取Flink指标：在Flink的flink-conf.yaml配置文件中启用Metric，并设置相应的端口，这样Prometheus就能定期抓取Flink的指标。
    • 可视化监控数据：Prometheus配合Grafana可以提供美观的可视化界面，可以创建一个Grafana仪表板，连接Prometheus数据源，展示Flink的关键指标。
  2. 日志记录和度量集成
    • Flink Kubernetes Operator提供了完整的日志记录和度量集成功能。
    • 这些日志和度量信息可以与Kubernetes的监控工具集成，方便进行性能分析和故障排查。

2、维护

  1. 部署和会话管理
    • Flink Kubernetes Operator允许用户在Kubernetes集群中轻松部署和监控Flink应用程序。
    • 它支持会话模式部署，允许多个Flink作业共享相同的Flink集群，优化资源使用并简化管理。
  2. 升级、挂起和删除部署
    • 用户可以方便地升级Flink应用程序，无需中断当前作业。
    • 同时，Flink Kubernetes Operator也支持暂停或删除部署，提供灵活的管理选项以适应不同的运维需求。
  3. 故障恢复和弹性管理
    • Flink Kubernetes Operator通过Kubernetes的控制器实现了对Flink集群的状态监控和自愈能力。
    • 当集群出现故障时，Operator可以自动进行故障恢复，确保Flink作业的稳定性和高可用性。
    • 此外，Operator还支持弹性伸缩功能（尽管目前还未完全实现），可以根据负载情况自动扩展或缩减Flink集群的规模以节省资源。
  4. 与Kubernetes工具的本地集成
    • 由于Flink Kubernetes Operator是专为Kubernetes设计的，因此与Kubernetes的原生工具和生态系统（如Helm）集成得非常紧密。
    • 这进一步增强了用户的部署和管理体验，使得在Kubernetes集群上运行和管理Flink作业更加容易和高效。

八、未来发展

随着Kubernetes在云计算领域的普及和Apache Flink在实时数据处理领域的广泛应用，Flink Kubernetes Operator的未来发展前景广阔。未来的发展趋势可能包括：

1. **增强兼容性**：支持更多版本的Apache Flink，以满足不同用户的需求。
2. **提高灵活性**：进一步优化自动扩展和缩减资源等功能，提高资源的利用率和作业的灵活性。
3. **完善生态系统**：与更多的Kubernetes原生工具和生态系统集成，提供更丰富的功能和更好的用户体验。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/2217919.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

字节 HLLM 论文阅读

字节 HLLM 论文阅读

github连接&#xff1a;https://github.com/bytedance/HLLM 探讨问题&#xff1a; 推荐LLM的三个关键问题&#xff1a; LLM预训练权重通常被认为是对世界知识的概括&#xff0c;其对于推荐系统的价值&#xff1f;对推荐任务进行微调的必要性&#xff1f;LLM是否可以在推荐系统…
阅读更多...
SL3037B降压恒压芯片DC24伏输入5伏输出带单片机,电流100mA

SL3037B降压恒压芯片DC24伏输入5伏输出带单片机,电流100mA

一、SL3037B芯片概述 SL3037B是一款内置功率MOSFET的单片降压型开关模式转换器&#xff0c;具有高效、稳定、外围元器件少等特点。它能够在宽输入电源范围&#xff08;5.5~60V&#xff09;内实现0.6A的峰值输出电流&#xff0c;并具有出色的线电压和负载调整率。此外&#xff…
阅读更多...
uniapp小程序自定义聚合点

uniapp小程序自定义聚合点

注&#xff1a; 1.默认的聚合点可以点击自动展示子级点位&#xff0c;但是自定义的聚合点在ios上无法触发markerClusterClick的监听&#xff0c;至今未解决&#xff0c;不知啥原因 2.ios和安卓展示的点位样式还有有差别 源码附上 <template><view class"marke…
阅读更多...
SpringMVC之 文件上传和下载

SpringMVC之 文件上传和下载

1. 文件上传 1.1 前端注意事项 文件上传操作&#xff0c;前端的表单项需要如下三项设置&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;input标签的type属性应设置为file&#xff0c;并且注意不要在input标签中设置value属性&#xff0c;因为这可能导致文件上传不成功&#xff1b; …
阅读更多...
轻触节点，链表里的悄然邂逅

轻触节点，链表里的悄然邂逅

公主请阅 1. 移除链表元素1. 题目说明示例 1示例 2示例 3 1.2 题目分析1.3 代码部分1.4 代码解析 2. 反转链表2. 1题目说明示例 1示例 2示例 3 2.2 题目分析2.3 代码部分2.4 代码分析 1. 移除链表元素 题目传送门 1. 题目说明 给你一个链表的头节点 head 和一个整数 val &…
阅读更多...
无头浏览器测试：如何使用 Puppeteer 和 Browserless？

无头浏览器测试：如何使用 Puppeteer 和 Browserless？

什么是无头浏览器测试&#xff1f; 无头浏览器测试通常指没有头的物体或东西&#xff0c;在浏览器的语境中&#xff0c;它指的是没有 UI 的浏览器模拟。无头浏览器自动化使用 Web 浏览器进行端到端测试&#xff0c;而无需加载浏览器的 UI。 无头模式是一个功能&#xff0c;它…
阅读更多...
SpringBoot1~~~

SpringBoot1~~~

目录 快速入门 依赖管理和自动配置 修改自动仲裁/默认版本号 starter场景启动器 自动配置 修改默认扫描包结构 修改默认配置 读取application.properties文件 按需加载原则 容器功能 Configuration Import ​编辑 Conditional ImportResource 配置绑定Configur…
阅读更多...
一款AutoXJS现代化美观的日志模块AxpLogger

一款AutoXJS现代化美观的日志模块AxpLogger

简介 Axp Logger是一款基于autox.js的现代化日志模块&#xff0c;具备窗口事件穿透、拖拽和缩放功能。 Axp Logger文档 特性现代化的UI设计支持点击穿透模式&#xff08;不影响脚本运行&#xff09;监听音量-键切换模式支持窗口操作模式窗口拖拽移动窗口自由缩放清空日志关闭日…
阅读更多...
高精-阶乘和-保姆级教程

高精-阶乘和-保姆级教程

提供50的阶乘30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000&#xff1b; 显然要做这题&#xff0c;int 或者 long long 类型的整型放不下这么长的数据所以我们要使用数组用高精度实现&#xff1b; 然后容易想到这题 肯定要用到高精度乘法和高精度加法&…
阅读更多...
外包干了3周，技术退步太明显了。。。。。

外包干了3周，技术退步太明显了。。。。。

先说一下自己的情况&#xff0c;大专生&#xff0c;21年通过校招进入武汉某软件公司&#xff0c;干了差不多3个星期的功能测试&#xff0c;那年国庆&#xff0c;感觉自己不能够在这样下去了&#xff0c;长时间呆在一个舒适的环境会让一个人堕落!而我才在一个外包企业干了3周的功…
阅读更多...
Qt（10.11）

Qt（10.11）

数据表 源代码&#xff1a; #include "widget.h" #include "ui_widget.h" #include<QMessageBox>//消息对话框 #include<QDebug> #include<QSqlRecord> Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui-&g…
阅读更多...
十、pico+Unity交互开发教程——射线抓取与更多交互功能

十、pico+Unity交互开发教程——射线抓取与更多交互功能

一、回顾与引入 回顾上一篇直接抓取的教程&#xff0c;VR交互一般需要可交互的对象&#xff08;Interactable&#xff09;和发起交互的对象&#xff08;Interactor&#xff09;。直接抓取和射线抓取的可交互对象无区别&#xff0c;可参考上一篇教程设置组件。两者区别在于发起…
阅读更多...
【Vercel】Vercel静态部署踩坑

【Vercel】Vercel静态部署踩坑

背景 在现代的软件开发中&#xff0c;自动化部署是一个不可或缺的环节。Vercel作为一个流行的前端部署平台&#xff0c;提供了与GitHub的无缝集成&#xff0c;使得开发者能够在每次提交代码后自动触发部署流程。然而&#xff0c;自动化部署过程中可能会遇到一些挑战&#xff0…
阅读更多...
性能测试：流量回放工具-GoReplay！结合一款无需CA证书即可抓取HTTPS明文的工具，简直无敌

性能测试：流量回放工具-GoReplay！结合一款无需CA证书即可抓取HTTPS明文的工具，简直无敌

性能测试&#xff1a;流量回放工具-GoReplay&#xff01;结合一款无需CA证书即可抓取HTTPS明文的工具&#xff0c;简直无敌。 GoReplay 是一个开源网络监控工具&#xff0c;可以将实时 HTTP 流量捕获并重放到测试环境。 应用成熟的过程中&#xff0c;测试所需的工作量往往会成…
阅读更多...
学习干货小白女友看完这篇文章后，面试工作和护网蓝队初级竟然秒通过！

学习干货小白女友看完这篇文章后，面试工作和护网蓝队初级竟然秒通过！

小白女友看完这篇文章后&#xff0c;面试工作和护网蓝队初级竟然秒通过&#xff01; 前言&#xff1a;本文中涉及到的相关技术或工具仅限技术研究与讨论&#xff0c;严禁用于非法用途&#xff0c;否则产生的一切后果自行承担&#xff0c;如有侵权请联系。 还在学怎么挖通用漏…
阅读更多...
【Linux】＜互斥量＞解决＜抢票问题＞——【多线程竞争问题】

【Linux】＜互斥量＞解决＜抢票问题＞——【多线程竞争问题】

前言 大家好吖&#xff0c;欢迎来到 YY 滴Linux系列 &#xff0c;热烈欢迎&#xff01; 本章主要内容面向接触过C的老铁 主要内容含&#xff1a; 欢迎订阅 YY滴C专栏&#xff01;更多干货持续更新&#xff01;以下是传送门&#xff01; YY的《C》专栏YY的《C11》专栏YY的《Lin…
阅读更多...
Axure树形菜单展开与折叠

Axure树形菜单展开与折叠

亲爱的小伙伴&#xff0c;在您浏览之前&#xff0c;烦请关注一下&#xff0c;在此深表感谢&#xff01; 课程主题&#xff1a;Axure树形菜单展开与折叠 主要内容&#xff1a;树形菜单制作——层级关系——隐藏与显示——值的变化——多层交互 应用场景&#xff1a;关系树、菜…
阅读更多...
老机MicroServer Gen8再玩 OCP万兆光口+IT直通

老机MicroServer Gen8再玩 OCP万兆光口+IT直通

手上有一台放了很久的GEN8微型服务器&#xff0c;放了很多年&#xff0c;具体什么时候买的我居然已经记不清了 只记得开始装修的时候搬家出去就没用了&#xff0c;结果搬出去有了第1个孩子&#xff0c;孩子小的时候也没时间折腾&#xff0c;等孩子大一点的时候&#xff0c;又有…
阅读更多...
MongoDB查询操作

MongoDB查询操作

&#x1f337;启动mongo &#x1f388;启动mongo shell &#xff08;1&#xff09;在指定目录下创建mongodb文件夹、其子文件夹data、log以及文件mongodb.log cd /home/ubuntu mkdir -p mongodb/data mkdir -p mongodb/log touch mongodb/log/mongodb.log(2)先执行mongodb命…
阅读更多...
《计算机视觉》—— 疲劳检测

《计算机视觉》—— 疲劳检测

文章目录 一、疲劳检测实现的思想二、代码实现 一、疲劳检测实现的思想 了解以下几篇文章有助于了解疲劳检测的方法 基于dlib库的人脸检测 https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/142977202?spm1001.2014.3001.5501 基于dlib库的人脸关键点定位 https://blo…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023