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这篇文章主要介绍了Flink Native Kubernetes有什么用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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Flink Kubernetes与Flink Native Kubernetes是不同的概览，先回顾一下Flink Kubernetes：
如下图，从1.2版本到目前最新的1.10，Flink官方都给出了Kubernetes上部署和运行Flink的方案： 
在kubernetes上有两种方式运行flink：session cluster和job cluster，其中session cluster是一套服务可以提交多个任务，而job cluster则是一套服务只对应一个任务；
下图是典型的session cluster部署操作，可见关键是准备好service、deployment等资源的yaml文件，再用kubectl命令创建： 
先对比官方的1.9和1.10版本文档，如下图和红框和蓝框所示，可见Flink Native Kubernetes是1.10版本才有的新功能： 
看看Native Kubernetes是如何运行的，如下图，创建session cluster的命令来自Flink安装包： 
更有趣的是，提交任务的命令也来自Flink安装包，就是我们平时提交任务用到flink run命令，如下图： 
结合官方给出的提交和部署流程图就更清晰了：kubernetes上部署了Flink Master，由Flink Client来提交session cluster和job的请求： 
至此，可以小结Flink Kubernetes和Flink Native Kubernetes的区别：
Flink Kubernetes自1.2版本首次出现，Flink Native Kubernetes自1.10版本首次出现；
Flink Kubernetes是把JobManager和TaskManager等进程放入容器，在kubernetes管理和运行，这和我们把java应用做成docker镜像再在kubernetes运行是一个道理，都是用kubectl在kubernetes上操作；
Flink Native Kubernetes是在Flink安装包中有个工具，此工具可以向kubernetes的Api Server发送请求，例如创建Flink Master，并且可以和Flink Master通讯，用于提交任务，我们只要用好Flink安装包中的工具即可，无需在kubernetes上执行kubectl操作；
Flink Native Kubernetes只是Beta版，属于实验性质（官方原话：still experimental），请勿用于生产环境！
只支持session cluster模式（一个常驻session执行多个任务），还不支持Job clusters模式(一个任务对应一个session)
尽管还没有进入Release阶段，但这种操作模式对不熟悉kubernetes的开发者来说还是很友好的，接下来通过实战来体验吧；
为了体验Native Kubernetes，flink官方提出了下列前提条件：
kubernetes版本不低于1.9
kubernetes环境的DNS是正常的
KubeConfig文件，并且这个文件是有权对pod和service资源做增删改查的（kubectl命令有权对pod和service做操作，也是因为它使用了对应的KubeConfig文件），这个文件一般在kubernetes环境上，全路径：~/.kube/config
pod执行时候的身份是service account，这个service account已经通过RBAC赋予了pod的增加和删除权限；
前面两点需要您自己保证已达到要求，第三和第四点现在先不必关心，后面有详细的步骤来完成；
本次实战的环境如下图所示，一套kubernetes环境（版本是1.15.3），另外还有一台CentOS7电脑，上面已部署了flink-1.10（这里的部署是说把安装包解压，不启动任何服务）： 
准备完毕，开始实战了~
本次实战是在kubernetes环境创建一个session cluster，然后提交任务到这个sessionc cluster运行，与官方教程不同的是本次实战使用自定义namespace和service account，毕竟生产环境一般是不允许使用default作为namespace和service account的；
在CetnOS7电脑上操作时使用的是root账号；
在kubernetes的节点上，确保有权执行kubectl命令对pod和service进行增删改查，将文件~/.kube/config复制到CentOS7电脑的~/.kube/目录下；
在kubernetes的节点上，执行以下命令创建名为flink-session-cluster的namespace：
kubectl create namespace flink-session-cluster
执行以下命令创建名为flink的serviceaccount：
kubectl create serviceaccount flink -n flink-session-cluster
执行以下命令做serviceaccount和角色的绑定：
kubectl create clusterrolebinding flink-role-binding-flink \ --clusterrole=edit \ --serviceaccount=flink-session-cluster:flink
SSH登录部署了flink的CentOS7电脑，在flink目录下执行以下命令，即可创建名为session001的session cluster，其中-Dkubernetes.namespace参数指定了namespace，另外还指定了一个TaskManager实例使用一个CPU资源、4G内存、内含6个slot：
./bin/kubernetes-session.sh \ -Dkubernetes.namespace=flink-session-cluster \ -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink \ -Dkubernetes.cluster-id=session001 \ -Dtaskmanager.memory.process.size=8192m \ -Dkubernetes.taskmanager.cpu=1 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 \ -Dresourcemanager.taskmanager-timeout=3600000
如下图，控制台提示创建成功，并且红框中提示了flink web UI的访问地址是http://192.168.50.135:31753： 
下载镜像和启动容器需要一定的时间，可以用kubectl get和kubectl describe命令观察对应的deployment和pod的状态：
9. pod启动成功后访问flink web，如下图，此时还没有创建TaskManager，因此Slot为零： 
10. 回到CentOS7电脑，在flink目录下执行以下命令，将官方自带的WindowJoin任务提交到session cluster：
./bin/flink run -d \ -e kubernetes-session \ -Dkubernetes.namespace=flink-session-cluster \ -Dkubernetes.cluster-id=session001 \ examples/streaming/WindowJoin.jar
控制台提示提交任务成功： 
页面上也会同步显示增加了一个TaskManager，对应6个slot，已经用掉了一个： 
再连续提交5次相同的任务，将此TaskManager的slot用光： 
这时候再提交一次任务，按理来说应该增加一个TaskManager，可是页面如下图所示，TaskManager数量还是1，并没有增加，并且红框中显示新增的任务并没有正常运行起来：
15. 在kubernetes环境查看pod情况，如下图红框所示，有个新建的pod状态是Pending，看来这就是第七个任务不能执行就是因为这个新建的pod无法正常工作导致的： 
16. 再看看这个namespace的事件通知，如下图红框所示，名为session001-taskmanager-1-2的pod有一条通知信息：由于CPU资源不足导致pod创建失败： 
17. 穷到没钱配置kubernetes环境，连一核CPU都凑不齐：
18. 一时半会儿也找不出多余的CPU资源，唯一能做的就是降低TaskManager的CPU要求，刚才配置的是一个TaskManager使用一核CPU，我打算降低一半，即0.5核，这样就够两个TaskManager用了；
19. 您可能会疑惑：怎么会有0.5个CPU这样的配置？这个和kubernetes的资源限制有关，kubernetes对pod的CPU限制粒度是千分之一个CPU，也是就是在kubernetes中，配置1000单位的CPU表示使用1核，我们配置0.5核，不过是配置了500单位而已（所以我还可以更穷....）
20. 接下来的操作是先停掉当前的session cluster，再重新创建一个，创建的时候参数-Dkubernetes.taskmanager.cpu的值从1改为0.5
21. 在CentOS7电脑上执行以下命令，将session cluster停掉，释放所有资源：
echo 'stop' | \ ./bin/kubernetes-session.sh \ -Dkubernetes.namespace=flink-session-cluster \ -Dkubernetes.cluster-id=session001 \ -Dexecution.attached=true
控制台提示操作成功： 
稍等一分钟左右，再去查看pod，发现已经全部不见了： 
在CentOS7电脑的flink目录下，执行以下命令，和之前相比，唯一变化就是-Dkubernetes.taskmanager.cpu参数的值：
./bin/kubernetes-session.sh \ -Dkubernetes.namespace=flink-session-cluster \ -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink \ -Dkubernetes.cluster-id=session001 \ -Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \ -Dkubernetes.taskmanager.cpu=0.5 \ -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=6 \ -Dresourcemanager.taskmanager-timeout=3600000
从控制台提示得到新的flink web UI端口值，再访问网页，发现启动成功了： 
像之前那样提交任务，连续提交7个，这一次很顺利，在提交了第七个任务后，新的TaskManager创建成功，7个任务都成功执行了： 
用kubectl describe pod命令查看TaskManager的pod，如下图红框所示，可见该pod的CPU用量是500单位，符合之前的推测： 
这里再提醒一下，降低CPU用量，意味着该pod中的进程获取的CPU执行时间被降低，会导致任务执行变慢，所以这种方法不可取，正确的思路是确保硬件资源能满足业务需求(像我这样穷到一核CPU都凑不齐的情况还是不多的....)
如果已完成Flink Native Kubernetes体验，想彻底清理掉前面的所有资源，请按照以下步骤操作：
在web页面点击Cancel Job停止正在运行的任务，如下图红框： 
在CentOS7电脑上停止session cluster：
echo 'stop' | \ ./bin/kubernetes-session.sh \ -Dkubernetes.namespace=flink-session-cluster \ -Dkubernetes.cluster-id=session001 \ -Dexecution.attached=true
在kubernetes节点清理service、clusterrolebinding、serviceaccount、namespace：
kubectl delete service session001 -n flink-session-cluster kubectl delete clusterrolebinding flink-role-binding-flink kubectl delete serviceaccount flink -n flink-session-cluster kubectl delete namespace flink-session-cluster
所有cluster session相关的ConfigMap、Service、Deployment、Pod等资源，都通过kubernetes的ownerReferences配置与service关联，因此一旦service被删除，其他资源被被自动清理掉，无需处理；
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Flink Native Kubernetes有什么用”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!