Flink On K8S

最新推荐文章于 2025-06-15 18:19:07 发布
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分类专栏： 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_31020161/article/details/119392896
本文介绍了一个基于Flink on K8S构建的实时数据处理平台。该平台利用Kubernetes作为底层资源调度管理系统，实现了Flink作业的高效运行与管理。文中详细讨论了Flink版本升级、整体架构设计、CICD流程、状态存储方案等内容，并针对FlinkOnYarn存在的问题提出了改进措施。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

动力

  1. K8S基础能力有保障。
  2. Flink 版本已升级至最新版。
  3. Flink On Yarn的不足。

整体架构

  1. 实时平台
  2. CICD(镜像构建)
  3. Flink On K8s(Ingress创建 Podtemplate)
  4. K8S
  5. Logger
  6. Metrics
  7. Alerts

网络模型

  1. Kong
  2. nodePort
  3. Ingress (ingress-controller+ingress)
  4. Pod

状态存储

  1. HDFS
  2. OSS

容量规划

  1. 网络带宽
  2. 任务热点
  3. DNS解析
【Flink on k8s】- 15 - 将 flink on yarn 迁移到 flink on k8s
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
12-12 871
维护 3 个 HDP 集群使用某云实时计算 Flink。
flink on k8s部署
weixin_51981189的博客
04-19 1277
创建 JobManager 和 TaskManager 的。
Flink on K8s 概述
tianhouquan的专栏
04-26 2202
flink on k8s
flink on k8s
小王是个弟弟
08-04 4621
基于 kubeshpere 的 flink on k8s 实践
Flink与Kubernetes集成
最新发布
qq_42773076的博客
06-15 831
Flink Standalone Kubernetes集成模式支持session和两种部署模式，而per-job模式目前仅在YARN环境中支持，并且在Flink 1.15版本中已在YARN环境下被弃用（具体可参考FLINK-26000相关内容）。本次重点研究非HA（高可用）部署模式，虽然在实际生产环境中，HA模式能够提供更高的可靠性和容错能力，但非HA模式与HA模式在核心原理和大部分配置上是相通的，HA模式的详细配置可参考官方文档进行深入学习。session和。
Flink On k8s
地球人是我哈的博客
03-06 1904
flink-1.15.1 on k8s
flink on k8s(Flink1.15.0 on Native Kubernetes)
博客
05-29 1515
实验环境 macOS x86-64 minikube 准备工作 安装minikube 下载安装 curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-darwin-amd64 sudo install minikube-darwin-amd64 /usr/local/bin/minikube minikube start --driver=hyperkit 或 minikube start mini
Flink on K8s 企业生产化实践
pop_xiaohao的专栏
02-22 2069
背景 为了解决公司模型&特征迭代的系统性问题，提升算法开发与迭代效率，部门立项了特征平台项目。特征平台旨在解决数据存储分散、口径重复、提取复杂、链路过长等问题，在大数据与算法间架起科学桥梁，提供强有力的样本及特征数据支撑。平台从 Hive 、Hbase 、关系型数据库等大数据 ODS ( Operational Data store ) 层进行快速的数据 ETL ，将数据抽取到特征平台进行管理，并统一了数据出口，供数据科学家、数据工程师、机器学习工程师做算法模型的数据测试、训练、推理及其他数据应用
Flink On K8s实战课程2023
04-25
由于给定文件的内容部分并未包含实际的教学内容，只是提供了下载资源的网络地址和提取码，因此无法从这些信息中直接提取出关于"Flink On K8s实战课程2023"的知识点。但基于标题和描述，我可以为您详细解说"Flink On ...
基于K8S搭建Flink集群，轻松上手玩集群
wqs229342的博客
03-31 8472
K8S搭建及Flink集群部署
flink-on-k8s-operator:Kubernetes运算符，用于管理Apache Flink和Beam应用程序的生命周期
04-29
适用于Apache Flink的Kubernetes运算符 这不是官方支持的Google产品。 用于Apache Flink的Kubernetes Operator是用于在上运行的控制平面。 社区 提出问题，报告错误或提出功能或加入我们的频道。 查看 。 项目状态 贝塔 操作员正在积极开发中，对于Beta版本，不能保证API的向后兼容性。 先决条件 Kubernetes的版本> = 1.15 版本> = 1.15的kubectl（带有kustomize） Apache Flink的版本> = 1.7 概述 Apache Flink的Kubernetes运算符使用自定义资源定义了Kubernetes语言的词汇表（例如Pod，Service等），并运行Pod来监视自定义资源。 一旦FlinkCluster自定义资源被控制器创建并检测到，控制器便会基于该自定义资源的规范创建基础的Kube
flink-k8s-toolbox:Flink Kubernetes Toolbox是瑞士军刀，用于在Kubernetes上部署和管理Apache Flink
05-27
Flink Kubernetes工具箱 Flink Kubernetes Toolbox是瑞士军刀，用于在Kubernetes上部署和管理Apache Flink。 工具箱提供了本机命令flinkctl，可以在Linux机器或Docker容器上执行。 该命令同时实现了客户端和服务器组件，它们共同代表了在Kubernetes上运行Apache Flink的完整解决方案。 该命令基于Kubernetes运算符模式，它实现了自定义控制器，并且可以使用自定义资源。 特征 这是在工具箱中实现的主要功能的列表： 自动管理JobManager和TaskManager 自动管理集群中的作业 自动从临时故障中恢复 修改资源时自动重启集群或作业 停止作业前自动创建保存点（可选） 重新启动作业时自动从最新的保存点恢复 支持部署，集群和作业资源 支持批处理和流式作业 支持无作业的群集（裸群集） 支持具有一
Flink on K8s安装与使用
lbship的博客
05-19 1413
1.安装K8S 2.安装Helm Helm可以帮忙管理k8s的应用。 curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 chmod 700 get_helm.sh ./get_helm.sh
Flink On K8s
m0_50670853的博客
04-28 2546
一. 环境 1. 可用的k8s集群 2. 宿主机有flink 在这里插入图片描述 3. 创建k8s命名空间 # 创建namespace kubectl create namespace flink-session-test # 新建一个serviceaccount, 提交flink kubectl create serviceaccount flink -n flink-session-test # 绑定 kubectl create clusterrolebinding flink-role-bin
k8s flink搭建
qq_36567420的博客
09-06 761
设置hadoop配置#minio的秘钥，也可以使用iam身份令牌，官方更推荐令牌# 这些架包需要提前下载，下载方式可以百度#s3a建议flink-s3-fs-hadoop，s3p建议flink-s3-fs-presto 区别百度<property><property><value></value><property><property><property><property><property><property>
【Flink】flink on k8s 部署方案
u013202518的博客
03-23 9720
Flink平台部署方案 持续保持更新 有些部署yaml借鉴的文章忘记哪里搬过来了额，但是经过自己测试过可行 再次表谢感谢 1. HDFS部署 (k8s) 可以单独create -f 部署，也可以基于helm统一部署 1.1 hdfs-conf.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: namespace: dev-flink-plat name: kube-hadoop-conf data: HDFS_MASTER_SERVICE: hado
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