Flink on Yarn_K8S原理剖析及实践.pdf

Apache Flink是一个开源的分布式流处理框架，用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。Flink设计用来提供高吞吐量、低延迟的处理能力，并能保证一次性和精确的状态一致性。Flink可以在YARN（Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）或Kubernetes（K8S）这样的分布式集群管理平台上运行，具备良好的集群弹性、资源动态伸缩以及高效的容错能力。 YARN是Hadoop 2.0中的资源管理组件，主要负责对集群的资源进行分配和管理。YARN通过引入资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）来实现对资源的动态分配和任务调度。在YARN上运行Flink作业时，Flink的任务管理者（TaskManager）会在YARN的节点上启动，并与Flink的作业管理者（JobManager）协同工作，通过YARN的调度器进行资源的申请和任务的调度执行。 Kubernetes是目前最流行的容器编排平台，它通过容器化应用的自动化部署、扩展和管理，来实现跨多台机器的集群环境。Flink通过Kubernetes的API与集群进行交互，利用Kubernetes提供的持久化存储、负载均衡、服务发现、自动扩缩容等功能，来支持Flink集群的部署和管理。Flink在Kubernetes上运行时，可以利用其自身的容器管理能力来动态地扩展计算资源，实现对应用的快速部署和弹性调度。 Flink on YARN/K8S的集成是Flink社区中的一个技术亮点，这种集成使得Flink能够更好地利用现有的大数据生态资源。在YARN/K8S上部署Flink，意味着Flink应用可以无缝接入大数据生态系统，并利用YARN/K8S的资源管理能力，实现资源的有效调度和高可用性部署。同时，这种集成也为大数据处理提供了更加灵活的运行环境，用户可以根据自己的需求和资源情况，选择最适合的部署方式。 Flink在YARN/K8S上的部署，不仅需要解决资源调度的问题，还需要考虑状态管理和容错机制。Flink在运行过程中，会进行状态的快照（checkpointing），以便在遇到故障时能够从最近的一致性状态进行恢复。在YARN/K8S环境下，Flink需要与底层平台紧密协作，以实现状态的可靠存储和高效的故障恢复。 在阿里云上，Flink和YARN/K8S的集成也得到了广泛的应用和支持。阿里大牛在技术分享中，向用户展示了如何在YARN/K8S环境中部署和管理Flink集群，以及如何通过集成来提高作业的执行效率和资源利用率。此外，阿里云Flink官方提供的在线教程和文档，也是学习和实践Flink on YARN/K8S集成的宝贵资源。通过这些资源，用户可以深入了解Flink在分布式环境中的运行机制，掌握在YARN/K8S平台上部署Flink集群的最佳实践，并对Flink的核心概念和技术细节有更全面的认识。