FLINK基础（152）: RUNTIME（4）Flink on Yarn/K8s 原理剖析及实践(3)Flink on Kubernetes 原理剖析
作者：互联网
0 简介
Kubernetes 是 Google 开 源 的 容 器 集 群 管 理 系 统， 其 提 供 应 用 部 署、 维护、扩展机制等功能，利用 Kubernetes 能方便地管理跨机器运行容器化的应用。Kubernetes 和 Yarn 相比，相当于下一代的资源管理系统，但是它的能力远远不止这些。1 Kubernetes- 基本概念
Kubernetes（k8s）中的 Master 节点，负责管理整个集群，含有一个集群的资源数据访问入口，还包含一个 Etcd 高可用键值存储服务。Master 中运行着 APIServer，Controller Manager 及 Scheduler 服务。 Node 为集群的一个操作单元，是 Pod 运行的宿主机。Node 节点里包含一个agent 进程，能够维护和管理该 Node 上的所有容器的创建、启停等。Node 还含有一个服务端 kube-proxy，用于服务发现、反向代理和负载均衡。Node 底层含有docker engine，docker 引擎主要负责本机容器的创建和管理工作。 Pod 运行于 Node 节点上，是若干相关容器的组合。在 K8s 里面 Pod 是创建、调度和管理的最小单位。2 Kubernetes- 架构图
Kubernetes 的架构如图所示，从这个图里面能看出 Kubernetes 的整个运行过程。
●API Server 相当于用户的一个请求入口，用户可以提交命令给 Etcd，这时会将这些请求存储到 Etcd 里面去。
●Etcd 是一个键值存储，负责将任务分配给具体的机器，在每个节点上的Kubelet 会找到对应的 container 在本机上运行。
●用户可以提交一个 Replication Controller 资源描述，Replication Controller会监视集群中的容器并保持数量；用户也可以提交 service 描述文件，并由kube proxy 负责具体工作的流量转发。
3 Kubernetes- 核心概念
Kubernetes 中比较重要的概念有： ●Replication Controller (RC) 用 来 管 理 Pod 的 副 本。RC 确 保 任 何 时 候Kubernetes 集群中有指定数量的 pod 副本 (replicas) 在运行， 如果少于指定数量的 pod 副本，RC 会启动新的 Container，反之会杀死多余的以保证数量不变。 ●Service 提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制 ●Persistent Volume(PV) 和 Persistent Volume Claim(PVC) 用于数据的持久化存储。 ●ConfigMap 是指存储用户程序的配置文件，其后端存储是基于 Etcd。4 Flink on Kubernetes- 架构
Flink on Kubernetes 的架构如图所示，Flink 任务在 Kubernetes 上运行的步骤有：
●首先往 Kubernetes 集群提交了资源描述文件后，会启动 Master 和 Worker的 container。
●Master Container 中会启动 Flink Master Process，包含 Flink-ContainerResourceManager、JobManager 和 Program Runner。
●Worker Container 会 启 动 TaskManager， 并 向 负 责 资 源 管 理 的 ResourceManager 进行注册，注册完成之后，由 JobManager 将具体的任务分给 Container，再由 Container 去执行。
●需要说明的是，在 Flink 里的 Master 和 Worker 都是一个镜像，只是脚本的命令不一样，通过参数来选择启动 master 还是启动 Worker。
4.1 Flink on Kubernetes-JobManager
JobManager 的执行过程分为两步 : ●首先，JobManager 通过 Deployment 进行描述，保证 1 个副本的 Container 运行 JobManager，可以定义一个标签，例如 flink-jobmanager。 ●其次，还需要定义一个 JobManager Service，通过 service name 和 port暴露 JobManager 服务，通过标签选择对应的 pods。4.2 Flink on Kubernetes-TaskManager
TaskManager 也是通过 Deployment 来进行描述，保证 n 个副本的 Container 运行 TaskManager，同时也需要定义一个标签，例如 flink-taskmanager。 对于 JobManager 和 TaskManager 运行过程中需要的一些配置文件，如：flink-conf.yaml、hdfs-site.xml、core-site.xml，可以通过将它们定义为 Config-Map 来实现配置的传递和读取。5 Flink on Kubernetes- 交互
整个交互的流程比较简单，用户往 Kubernetes 集群提交定义好的资源描述文件即可，例如 deployment、configmap、service 等描述。后续的事情就交给Kubernetes 集群自动完成。Kubernetes 集群会按照定义好的描述来启动 pod，运行用户程序。各个组件的具体工作如下：
●Service: 通过标签 (label selector) 找到 job manager 的 pod 暴露服务。
●Deployment：保证 n 个副本的 container 运行 JM/TM，应用升级策略。
●ConfigMap：在每个 pod 上通过挂载 /etc/flink 目录，包含 flink-conf.yaml内容。
6 Flink on Kubernetes- 实践
接下来就讲一下 Flink on Kubernetes 的实践篇，即 K8s 上是怎么运行任务的。6.1 Session Cluster
首先启动 Session Cluster，执行上述三条启动命令就可以将 Flink 的 Job-Manager-service、jobmanager-deployment、taskmanager-deployment 启动起来。启动完成之后用户可以通过接口进行访问，然后通过端口进行提交任务。若想销毁集群，直接用 kubectl delete 即可，整个资源就可以销毁。
Flink 官方提供的例子如图所示，图中左侧为 jobmanager-deployment.yaml配置，右侧为 taskmanager-deployment.yaml 配置。
在 jobmanager-deployment.yaml 配 置 中， 代 码 的 第 一 行 为 apiVersion，apiVersion 是 API 的一个版本号，版本号用的是 extensions/vlbetal 版本。资源类 型 为 Deployment， 元 数 据 metadata 的 名 为 flink-jobmanager，spec 中 含有副本数为 1 的 replicas，labels 标签用于 pod 的选取。containers 的镜像名为 jobmanager，containers 包含从公共 docker 仓库下载的 image，当然也可以使用公司内部的私有仓库。args 启动参数用于决定启动的是 jobmanager 还是taskmanager；ports 是服务端口，常见的服务端口为 8081 端口；env 是定义的环境变量，会传递给具体的启动脚本。
右图为 taskmanager-deployment.yaml 配置，taskmanager-deployment.yaml 配 置 与 jobmanager-deployment.yaml 相 似， 但 taskmanager-deployment.yaml 的副本数是 2 个。
6.2 Job Cluster 除了 Session 模式，还有一种 Per Job 模式。在 Per Job 模式下，需要将用户代码都打到镜像里面，这样如果业务逻辑的变动涉及到 Jar 包的修改，都需要重新生 成镜像，整个过程比较繁琐，因此在生产环境中使用的比较少。 以使用公用 docker 仓库为例，Job Cluster 的运行步骤如下： ● build 镜 像： 在 flink/flink-container/docker 目 录 下 执 行 build.sh 脚 本，指定从哪个版本开始去构建镜像，成功后会输出 “Successfully tagged topspeed:latest” 的提示。
sh build.sh --from-release --flink-version 1.7.0 --hadoop-version 2.8 --scala-version 2.11 --job-jar ~/ flink/flink-1.7.1/examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar --image-name topspeed● 上传镜像：在 hub.docker.com 上需要注册账号和创建仓库进行上传镜像。
docker tag topspeed zkb555/topspeedwindowing docker push zkb555/topspeedwindowing● 启动任务：在镜像上传之后，可以启动任务。
kubectl create -f job-cluster-service.yaml FLINK_IMAGE_NAME=zkb555/topspeedwindowing:latest FLINK_JOB=org.apache.flink. streaming. examples.windowing.TopSpeedWindowing FLINK_JOB_PARALLELISM=3 envsubst < jobcluster-job. yaml.template | kubectl create -f - FLINK_IMAGE_NAME=zkb555/topspeedwindowing:latest FLINK_JOB_PARALLELISM=4 envsubst < task-manager-deployment.yaml.template | kubectl create -f -
标签：Flink,Kubernetes,flink,JobManager,剖析,yaml,deployment,原理 来源： https://www.cnblogs.com/qiu-hua/p/15220732.html