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Flink集群部署模式详解:会话、单作业与应用模式对比
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更新于2024-08-03
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Flink 集群部署模式提供了多样化的解决方案,以适应不同业务场景的需求。主要的三种部署模式包括会话模式(SessionMode)、单作业模式(Per-JobMode)和应用模式(ApplicationMode)。 1. 会话模式:在会话模式中,Flink 集群作为一个长期运行的服务存在,用户可以提交多个作业并共享集群资源。这种方式适用于执行大量小型、短周期的任务,因为资源利用率较高。然而,由于所有作业竞争同一份资源,可能会引发资源争用问题,需要用户在性能和资源管理之间做出平衡。 2. 单作业模式:在单作业模式下,每个作业都有自己的独立集群,提供严格的资源隔离,避免了资源争用,确保任务的稳定性和独立性。但缺点是启动和关闭集群的开销较大,特别是在处理大量作业时。此模式常配合第三方资源调度器(如 YARN、Kubernetes 等)使用,以优化集群资源管理。 3. 应用模式:与单作业模式相似,应用模式也为每个作业启动独立集群,但作业的 main 方法在 JobManager 上执行,减少了客户端与 JobManager 的交互。这简化了作业提交流程,降低了通信成本。然而,仍需借助外部调度器来管理集群资源。 在选择 Flink 集群部署模式时,关键因素包括作业的特性(如规模、执行时间)、对资源隔离的需求、性能优化目标以及现有的基础设施。对于频繁提交小作业且资源效率优先的场景,会话模式可能是最佳选择;对于需要严格资源控制和稳定性的场景,单作业模式或应用模式更为适用。此外,还需考虑与现有资源调度系统的兼容性,确保部署的顺利进行。在实际部署时,根据具体业务场景和需求进行细致评估和决策是至关重要的。
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Flink 集群部署模式
前言
Flink支持多种集群部署模式,以满足不同场景和需求。以下是Flink的主要集群部署模式:
1. 会话模式(Session Mode):
在会话模式下,用户首先启动一个长期运行的Flink集群,然后在这个会话中提交多个作业。
集群资源在启动时就已经确定,提交的作业会竞争集群中的资源,直到作业运行完毕释放资
源。
会话模式适合执行大量规模小、执行时间短的作业。
由于集群资源是共享的,因此可能存在资源争用的问题。
2. 单作业模式(Per-Job Mode):
在单作业模式下,每个作业都会启动一个独立的Flink集群,作业完成后集群也会关闭。
这种模式为每个作业提供了资源隔离,避免了资源争用的问题。
由于每个作业都需要启动和关闭集群,因此在处理大量作业时可能会产生额外的开销。
单作业模式通常与第三方资源调度器(如YARN、Kubernetes等)结合使用,以便更有效地管
理集群资源。
3. 应用模式(Application Mode):
应用模式与单作业模式类似,也是为每个作业启动一个独立的Flink集群。
与单作业模式不同的是,在应用模式下,作业的main方法直接在JobManager上执行,而不是
在客户端执行。
这种模式简化了作业的提交过程,并减少了客户端与JobManager之间的通信开销。
应用模式同样需要依赖第三方资源调度器来管理集群资源。
在选择Flink的集群部署模式时,需要根据实际的应用场景和需求进行权衡。例如,对于需要频繁提交大
量小作业的场景,会话模式可能是一个合适的选择;而对于需要严格资源隔离和稳定性保障的场景,单
作业模式或应用模式可能更为合适。同时,还需要考虑与现有资源调度器的集成和兼容性。
一、会话模式(Session Mode)
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