本文主要是介绍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,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
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 -
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