Apache Flink原生部署于YARN与Kubernetes的实战指南

"该文档是关于如何在YARN和Kubernetes上原生部署Apache Flink的详细介绍，由阿里云提供。文档涵盖了Flink在YARN上的非原生集成问题、生态系统与阿里巴巴的改进、Kubernetes的原生集成，以及部署结果和未来展望。" Apache Flink 是一个流行的开源流处理框架，用于实时数据处理和批处理任务。在大型数据处理平台如YARN（Hadoop的资源管理系统）和Kubernetes上部署Flink可以充分利用集群资源，实现高并行性和多租户管理。 在YARN上部署Flink Standalone Cluster： Flink在YARN上的非原生集成存在一些限制，比如它不是一个动态的、自适应的系统。传统的Flink Standalone Cluster在YARN上运行时，集群大小是静态固定的，所有容器的大小都相同，这可能导致资源利用率不均。此外，这种部署方式并不是YARN的原生部分，意味着它没有充分利用YARN的资源管理和调度功能。 FLIP-6：Deployment and Process Model 提案： 为了改善这个问题，FLIP-6提出了一个新的部署和进程模型。在这个模型中，ResourceManager负责向集群管理器请求资源，并管理TaskManagers。JobManager则负责调度单个作业的任务，而Dispatcher用于启动作业。关键的改变是引入了分布式缓存来处理JAR文件，不再需要两阶段的作业提交过程。此外，系统支持动态资源分配，允许根据需求请求容器，提高了灵活性和资源利用率。 在Kubernetes上原生集成Flink： Kubernetes作为一个现代的容器编排平台，提供了更灵活的资源管理和服务发现能力。在Kubernetes上原生集成Flink意味着可以直接利用Kubernetes的特性，例如自动扩展、服务发现和自我修复，使得Flink作业的部署和管理更加简便且高效。 生态系统与阿里巴巴的改进： 阿里巴巴作为Flink的重要贡献者，对Flink的生态系统进行了诸多改进，包括性能优化、稳定性提升和新功能的开发。这些改进可能涉及流处理SQL的支持、容错机制的增强以及与其他阿里云服务的深度集成。 结果与未来展望： 文档还讨论了Flink在实际部署中的成果以及未来的发展方向。可能包括进一步提高资源利用率、优化作业调度算法、增强与大数据生态系统的互操作性，以及对更多云环境的支持。 这份文档深入探讨了如何在YARN和Kubernetes上更好地部署和运行Apache Flink，旨在提供更高效、可扩展且易于管理的流处理解决方案。通过原生集成，用户可以利用这两种资源管理系统的优势，实现更强大的实时数据处理能力。