Flink原生部署于YARN与Kubernetes的探索

"FlinkForwardChina2018DeployApacheFlinkNativelyonYARNKubernetes.pdf" 是一份关于在YARN和Kubernetes上原生部署Apache Flink的演讲资料，主要涵盖了Flink在云计算环境中的集成、生态系统改进、与YARN和Kubernetes的原生整合，以及实施结果和未来展望。 Apache Flink是一种流行的开源流处理框架，它在大数据处理领域具有广泛的应用。在YARN（Hadoop的资源调度器）和Kubernetes（一个容器编排系统）上原生部署Flink可以充分利用这两种平台的资源管理能力，提高处理效率和灵活性。 1. **原生集成与YARN**： - YARN作为大数据处理平台的首选，提供了高并行性、多租户支持。在YARN上部署Flink非原生集成，这意味着集群的管理和任务调度不完全由YARN控制，存在一定的局限性。 - 非原生集成的Flink独立集群在YARN上运行时，无法动态调整资源，集群规模是静态固定的，所有任务管理器（TaskManager）容器大小相同，这限制了资源的有效利用。 2. **FLIP-6：部署和过程模型**： - 在FLIP-6提案中，Flink引入了新的部署模式，资源管理器（ResourceManager）负责向集群管理者请求资源，管理TaskManager实例。 - JobManager负责调度单个作业的任务，而Dispatcher则用于启动作业。 - TaskManager处理JAR包通过分布式缓存分发，任务提交不再是两阶段过程，简化了作业提交流程。 - 动态资源分配是FLIP-6的重要特性，允许根据需要请求和释放容器，提高了资源利用率。 3. **原生集成与Kubernetes**： - Kubernetes提供了一种更灵活的容器化环境，Flink原生集成后，能够更好地利用其服务发现、自动扩展和自愈能力。 - 在Kubernetes上部署Flink可以实现更加动态和自动化的资源管理和作业调度。 4. **生态系统与阿里巴巴的改进**： - 阿里巴巴在Flink的生态中做出了贡献，可能包括优化、性能提升、新功能的开发，以及与阿里巴巴内部系统的更好集成。 5. **结果和未来展望**： - 讲演可能讨论了在YARN和Kubernetes上部署Flink的成果，包括性能优化、资源利用率的提升等。 - 对于未来，可能会探讨进一步的集成优化、支持更多云服务、增强容错性和可扩展性等方面的计划。 这份资料对想要在云计算环境中高效运行Flink作业的开发者和架构师具有很高的参考价值，深入理解这些内容可以帮助他们更好地利用资源，提升大数据处理的效率和可靠性。