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Flink作为新一代的大数据处理引擎，不仅是业内公认的最好的流处理引擎，而且具备机器学习等多种强大计算功能，用户只需根据业务逻辑开发一套代码，无论是全量数据还是增量数据，亦或者实时处理，一套方案即可全部解决。K8S是业内最流行的容器编排工具，与docker容器技术结合，可以提供比Yarn与Mesos更强大的集群资源管理功能，成为容器云的主要解决方案之一。如果能将两者结合，无疑是双剑合璧，对生产效能有着巨大的提升。本文将介绍目前为止，Flink On K8S的最前沿实现方案。
Flink集群架构
如下图所示，Flink集群中一个 JobManger 和若干个TaskManager。由 Client 提交任务给 JobManager，JobManager再调度任务到各个 TaskManager 去执行，然后 TaskManager 将心跳和统计信息汇报给 JobManager。TaskManager 之间以流的形式进行数据的传输。上述三者均为独立的JVM进程。
Client是提交Job的客户端，可以是运行在任何机器上（与JobManager 环境连通即可），也可以运行在容器中。提交Job后，Client可以结束进程（Streaming的任务），也可以不结束并等待结果返回。
JobManager主要负责调度Job并协调Task做checkpoint。从Client处接收到 Job 和 JAR 包等资源后，会生成优化后的执行计划，并以Task粒度调度到各个TaskManager上去执行。
TaskManager在启动的时候就设置好了槽位数（Slot），每个slot能启动一个Task，Task为线程。从JobManager处接收需要部署的Task，部署启动后，与自己的上游建立 Netty 连接，接收数据并处理。
可以看到Flink的任务调度是多线程模型，并且不同Job/Task混合在一个 TaskManager 进程中。
目前在K8S中执行Flink任务的方式有两种，一种是Standalone，一种是原生模式。
Standalone模式
在K8S中启动Flink集群
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-Container ResourceManager、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，Master Container 与Worker Container是用一个镜像启动的，只是启动参数不一样，如下图所示，两个deployment文件的image都是flink:latest。
![]()
计算任务可以以Session模式与Per-Job模式运行提交：
Session 模式
在Session模式下，需要先启动一个Flink集群，然后向该集群提交任务，主要步骤为：先将集群配置定义为ConfigMap、然后通过官方资源描述文件分别启动JobManager与一定数量的TaskManager，最后在flink客户端向这个启动的Flink集群中提交任务。
定义ConfigMap
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flink-configuration-configmap.yaml文件将它们定义为 ConfigMap 来实现配置的传递和读取。如果使用默认配置，这一步则不需要。
kubectl create -f flink-configuration-configmap.yaml
启动JobManager
JobManager 的执行过程分为两步:
kubectl create -f jobmanager-deployment.yaml
kubectl create -f jobmanager-service.yaml
启动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。
kubectl create -f taskmanager-deployment.yaml
提交任务
提交服务是通过请求JobManager Service实现的，如果从K8S集群外部请求该Service，需要对外暴露端口
kubectl port-forward service/flink-jobmanager 8081:8081
然后通过flink命令的m参数，指定服务的地址，即可向刚创建的集群中提交任务了。
./bin/flink run -d -m localhost:8081 ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar
删除集群
直接利用K8S的命令行工具或者API删除前面创建的资源对象即可
kubectl delete -f jobmanager-deployment.yaml
kubectl delete -f taskmanager-deployment.yaml
kubectl delete -f jobmanager-service.yaml
kubectl delete -f flink-configuration-configmap.yaml
Flink on Kubernetes–交互原理
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。
Per-Job模式
在官方的Per Job模式下，需要先将用户代码都打到镜像里面，然后根据该镜像来部署一个flink集群运行用户代码，即Flink job cluster。所以主要分为两步：创建镜像与部署Flink job cluster。
创建镜像
在flink/flink-container/docker目录下有一个build.sh脚本，可以根据指定版本的基础镜像去构建你的job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
镜像构建完成后，可以上传到 hub.docker.com 上，也可以上传到你们项目组的内部Registry。
docker tag topspeed zkb555/topspeedwindowing
docker push zkb555/topspeedwindowing
部署Flink job cluster
在镜像上传之后，可以根据该镜像部署Flink job cluster。
# 启动Servive
kubectl create -f job-cluster-service.yaml
# 启动JobManager
FLINK_IMAGE_NAME=zkb555/topspeedwindowing:latest FLINK_JOB=org.apache.flink.streaming.examples.windowing.TopSpeedWindowing FLINK_JOB_PARALLELISM=3 envsubst < job-cluster-job.yaml.template | kubectl create -f –
# 启动TaskManager
FLINK_IMAGE_NAME=zkb555/topspeedwindowing:latest FLINK_JOB_PARALLELISM=4 envsubst < task-manager-deployment.yaml.template | kubectl create -f -
参数说明：
FLINK_DOCKER_IMAGE_NAME - 镜像名称(默认：flink-job:latest)
FLINK_JOB - 要执行的Flink任务名称(默认：none)
DEFAULT_PARALLELISM - Flink任务的默认并行度 (默认: 1)
FLINK_JOB_ARGUMENTS - 其他任务参数；
SAVEPOINT_OPTIONS - Savepoint选项 (default: none)
这种方式比较笨重，如果业务逻辑的变动涉及代码的修改，都需要重新生成镜像，非常麻烦，在生产环境提交一个新任务重新打镜像是不切实际的。一种更好的替代方案是将你的业务代码放到NFS或者HDFS上，然后在启动容器时通过挂载或者将jar包下载到容器内的方式执行你的Flink代码，代码位置通过启动参数传入。
需要注意的是Standalone模式需要在任务启动时就确定TaskManager的数量，暂且不能像Yarn一样，可以在任务启动时申请动态资源。然而很多时候任务需要多少个TaskManager事先并不知道，TaskManager设置少了，任务可能跑不起来，多了又会造成资源浪费，需要在任务启动时才能确定需要多少个TaskMananger，为了支持任务启动时实时动态申请资源的功能，就有了下面介绍的原生模式， 这意味着Flink任务可以直接向K8s集群申请资源。
原生模式
原生模式提供了与K8S更好的集成，在Flink 1.9以上版本内置了K8S的客户端，Flink的可以直接向K8S申请计算资源，集群资源得到了更高效的利用。这点与同Flink on Yarn/Mesos一样。
做好以下准备工作就可以从你的flink客户端直接提交flink任务到K8S集群。
KubeConfig, 位于 ~/.kube/config，需要具备查看、创建与删除pod与service对象的权限，可以在K8S客户端通过 kubectl auth can-i <list|create|edit|delete> pods来验证；
Kubernetes开启DNS服务；
一个Kubernetes账户，需要具备创建与删除pod的权限。
原生模式同样支持Session模式玉Per-job两种方式提交任务。
原生Session模式
与Standalone模式中的Session模式类似，还是分为两步，先启动一个集群，然后向集群提交任务。可以通过运行kubernetes-session.sh文件来启动一个集群
./bin/kubernetes-session.sh
或者通过一些超参数来对集群进行设置
./bin/kubernetes-session.sh \
-Dkubernetes.cluster-id=<ClusterId> \
-Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \
-Dkubernetes.taskmanager.cpu=2 \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 \
-Dresourcemanager.taskmanager-timeout=3600000
然后在flink客户端，通过flink命令提交任务
./bin/flink run -d -e kubernetes-session -Dkubernetes.cluster-id=<ClusterId> examples/streaming/WindowJoin.jar
原生Session cluster的创建流程为：
Flink客户端先通过K8S的ApiServer提交cluster的描述信息，包括ConfigMap spec, Job Manager Service spec, Job Manager Deployment spec等；
K8S接收到这些信息后就会拉取镜像、挂载卷轴来启动Flink master，这时候Dispatcher 与KubernetesResourceManager也会被启动，从而可以接受Flink job；
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当用户通过Flink客户端提交一个job时，客户端就会生成这个job的job graph，并与这个job的jar包一起提交到Dispatcher，然后就会生成这个job的JobMaster；
最后JobMaster会向KubernetesResourceManager申请slot来执行这个job graph，如果集群中slot数量不够，KubernetesResourceManager会启动新的TaskManager pod并将它注册到集群中。
原生Per-Job模式
目前尚处于实验阶段，在Flink 1.11版本中才支持。
官方的使用方式也是与前面Standalone-Per-Cluster模式类似，先创建一个包含用户jar的用于启动Flink Master的docker image，然后在客户端通过flink命令根据该image提交任务，从而创建一个运行该任务的独立集群。
./bin/flink run -d -e kubernetes-per-job
-Dkubernetes.cluster-id=<ClusterId>
-Dtaskmanager.container.image=<your image>
-Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \
-Dkubernetes.taskmanager.cpu=2 \
-Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 \
-Dresourcemanager.taskmanager-timeout=3600000
-Dkubernetes.container-start-command-template="%java% %classpath% %jvmmem% %jvmopts% %logging% %class% %args%"
Per-Job模式的运行过程与Session模式的不同点在于Flink Master的启动，其他步骤都一样。Flink Master Deployment里面已经有Flink任务的jar包，在启动Flink Master时Cluster Entrypoint就会运行该jar包的main函数产生job graph，并将该job graph与jar包提交给Dispatcher。
当然这种方式的缺点与Standalone-Per-Cluster一样，每个用户jar都需要一个单独的镜像，实际还是建议将用户jar放在外部，在运行时挂载或者下载到容器中。
总结
本文介绍了Flink on K8S的各种方案，鉴于不需要事先指定taskmanager数量，原生模式相对于Standalone模式更有优势，但目前尚处于实验阶段。他们两者都支持Session模式与Per-Job模式，至于选择哪种，看你实际的任务类型。如果式以频繁提交的短期任务，如批处理为主，则适合Session模式，如果以长期运行的流式任务为主，则适合用Per-Job模式。
REFERENCE：https://zhuanlan.zhihu.com/p/141152885
版权声明：
本文为大数据技术与架构整理，原作者独家授权。未经原作者允许转载追究侵权责任。
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