Apache Flink连载（四十三）：Flink基于Kubernetes部署 - Kubernetes部署模式之Application Cluster-HA Application Cluster

原创 已于 2025-08-29 12:02:37 修改 · 295 阅读 · 0 ·
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#flink #kubernetes #大数据

于 2025-08-29 11:56:54 首次发布

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同样，基于Kubernetes Application Cluster 部署模式也支持HA模式。配置HA  Application模式与非HA Application模式相比不再需要jobmanager-server.yaml文件。

 1. 准备deployment文件</

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Apache Flink连载（四十一）：Flink基于Kubernetes部署 - Kubernetes部署模式之Session Cluster部署-HA Session Cluster部署及测试
qq_32020645的博客
03-06 318
以上删除该Active JobManager对应的pod后，Kubernetes机制本身会尝试重启新的Pod，当然由于我们配置了Flink HA ,所以Kubernetes会在新启动的JobManager Pod与原来运行的Standby JobManager Pod中进行自动选主，有一定概率会选择原来一直运行的JobManager Pod当做Active JobManager。由于HA模式使用到了HDFS集群，所以这里应该首先启动HDFS集群然后再部署对应的yaml文件。
Apache Flink连载（四十四）：Flink基于Kubernetes部署 - Native Kubernetes部署-Session Cluster模式
qq_32020645的博客
09-01 35
Flink的Native Kubernetes集成允许我们直接将Flink部署到正在运行的Kubernetes集群上，Flink能够根据所需的资源通过与Kubernetes 集群通信动态分配和取消分配taskmanager，其部署原理图如下：Flink Native kubernetes集成需要一个Kubernetes集群，并且Kubernetes版本需要大于等于1.9 版本，Flink Native kubernetes支持Flink Client 创建Session Cluster和Applicatio
SCWCD(Servlet&Jsp learning)第二问-------cookie和session的区别和联系
javaecrainbow的专栏
12-02 415
cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案，而session机制采用的是在服务器端保持状态的方案。同时我们也看到，由于采用服务器端保持状态的方案在客户端也需要保存一个标识，所以session机制可能需要借助于cookie机制来达到保存标识的目的，但实际上它还有其他选择。  cookie机制。正统的cookie分发是通过扩展HTTP协议来实现的，服务器通过在HTTP的响应头中加上一行特殊的指示以
Flink 配置3：kubernetes(K8S) 部署 Flink 集群环境
北_鱼的博客
12-05 2341
基于 kubernetes(K8S) 部署 Flink 集群环境。
linux运维之HA+session共享
11-06
linux运维之HA+session共享
4种分布式session解决方案
qq_22494169的博客
11-20 3210
4种分布式session解决方案 介绍 cookie和session的区别和联系 cookie是本地客户端用来存储少量数据信息的，保存在客户端，用户能够很容易的获取，安全性不高，存储的数据量小 session是服务器用来存储部分数据信息，保存在服务器，用户不容易获取，安全性高，储存的数据量相对大，存储在服务器，会占用一些服务器资源，但是对于它的优点来说，这个缺点可以忽略了 session有什么用 在一次客户端和服务器为之间的会话中，客户端(浏览器)向服务器发送请求，首先cookie会自动携带上次请求存储的数
Apache Flink连载（四十二）：Flink基于Kubernetes部署 - Kubernetes部署模式之Application Cluster-非HA Application Cluster
qq_32020645的博客
03-07 441
以下参数中 standalone-job、--job-classname 是固定的，后面一个参数是运行的Flink 主类，还可以继续跟参数，例如："--input","/xxx/xx"- name: job-artifacts-volume #这里必须指定该路径，注意是usrlib ，Flink会从该路径读取用户自己的jar包。#将主类对应的jar包放入到该路径下(该路径要在k8s集群所有节点都要有才可以)，可以自定义路径，直接会挂载到容器中。浏览器中输入的ip可以是K8s集群中任意节点的IP。
Apache Flink连载（四十）：Flink基于Kubernetes部署 - Kubernetes部署模式之Session Cluster部署-非HA Session Cluster部署及测试
qq_32020645的博客
03-06 321
向K8S部署的Flink集群中提交应用程序如果打印结果到控制台不支持在WebUI中的TaskManager中查看对应的Console日志，主要原因是K8S 基于Docker运行Flink TaskExecutor和JobMaster 进程时不会将STDOUT日志重定向到文件中。基于K8s的Flink Standalone 集群我们可以通过Flink WebUI来提交Flink任务，也可以通过Flink客户端命令提交任务。Session集群WebUI。浏览器中输入的ip可以是K8s集群中任意节点的IP。
Apache Flink连载（二十三）：Flink HA - Flink基于Yarn HA
qq_32020645的博客
01-01 503
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session共享问题及四种解决方案-前端存储、session的复制 、session粘性、后端存储(Mysql、Redis等)
子悠のziyou
11-20 2680
session共享问题及解决方案-前端存储、session的复制 、session粘性、后端存储(Mysql、Redis等)
集群session共享的两种解决方案
gavin5033的博客
04-28 1096
一、什么是集群及Session共享 集群是一组相互连接并且拥有相同功能的服务器，每个服务器在集群中叫做节点。通过负载均衡服务器的调度，使客户端请求均衡的访问到这些节点中。但是此时会出现一个问题，比如session问题，用户A初次在节点A中进行登录，下一次被负载均衡服务器调度到节点B，而节点B并不没有用户A的session信息，接着又进行重新登录。解决办法也有很多，如使用Redis，但是Tomcat...
haproxy中的session保持实现
weixin_34260991的博客
04-27 771
1.在client增加cookiebackendbackend_www optionforwardfor cookieSERVERIDinsertindirectnocache#插入session信息 optionredispatch#当后端rs挂了，可立即切换，不会出现503错误 optionhttpchkH...
HAproxy解决session问题的三种方案
weixin_45537987的博客
06-15 1736
haproxy 三种保持客户端Seesion; 一、源地址hash（用户IP识别） haroxy 将用户IP经过hash计算后 指定到固定的真实服务器上（类似于nginx 的IP hash 指令）。 缺陷，当后端一台服务器挂了以后会造成部分session丢失。 配置指令 backend SOURCE_s...
HAProxy负载均衡保持客户端和服务器Session亲缘性的三种方式
每天积累一点，一年后你会发现，自己变化很大
02-11 4321
haproxy负载均衡保持客户端和服务器Session亲缘性的三种方式: 1 用户IP 识别 haroxy 将用户IP经过hash计算后 指定到固定的真实服务器上（类似于nginx 的IP hash 指令） 配置指令        balance source 2 cookie 识别  haproxy 将WEB服务端发送给客户端的cookie中插入(或添加加前缀)haprox
Haproxy 8种算法+Session共享
11-03 7908
Haproxy有8种负载均衡算法（balance），分别如下：1.balance roundrobin # 轮询，软负载均衡基本都具备这种算法2.balance static-rr # 根据权重，建议使用3.balance leastconn # 最少连接者先处理，建议使用4.balance source # 根据请求源IP，建议使用5.balance uri # 根据请求的URI6.balance
PyFlink TableEnvironment 创建方式、核心 API、作业执行、UDF 与依赖、Catalog 管理与容错配置
hello.reader
01-06 591
Flink 的 Table/SQL 是声明式 API，你写的 DDL、SQL、Table API 链式调用，本质上都是在描述“要什么”，由 Flink Planner 生成执行计划并提交作业执行。适用于：你想在同一条链路里混用 DataStream 与 Table/SQL（例如自定义 Source、复杂 ProcessFunction、Table 负责聚合与 Join）。2）设置 TableConfig（并行度、checkpoint、statebackend、作业名）
PyFlink Table API 用纯 Python 写一个 WordCount（读 CSV + 聚合 + 写出）
hello.reader
01-06 1127
本文介绍了如何使用Flink Python Table API构建一个WordCount数据处理管道。主要内容包括：1)通过TableEnvironment创建流处理环境；2)使用TableDescriptor或DDL两种方式注册文件系统的CSV源表和JSON目标表；3)实现UDTF函数进行单词拆分；4)通过flat_map、group_by和count操作实现单词统计；5)执行execute_insert触发计算并输出结果。文章还提供了完整可运行代码示例，并分享了关于并行度设置、批流模式选择、文件格式选用
Flink SQL 性能调优MiniBatch、两阶段聚合、Distinct 拆分、MultiJoin 与 Delta Join 一文打通
hello.reader
01-04 609
在生产环境里，Flink SQL 的“慢”通常不是 SQL 写得不够花哨，而是执行算子默认策略更偏稳妥：逐条处理、频繁读写状态、Join 产生大量中间结果，最后把 RocksDB state 和网络 shuffle 一起拖进深坑。
PyFlink Table API 用户自定义函数（UDF）通用 UDF vs Pandas UDF、打包部署、open 预加载资源、读取作业参数、单元测试
最新发布
hello.reader
01-07 454
PyFlink UDF开发核心要点：1)区分逐行处理与Pandas批量处理两种模式；2)必须打包UDF代码避免集群运行失败；3)资源预加载应放在open()方法中；4)通过FunctionContext获取作业参数实现配置化；5)单元测试时可通过_func获取原始函数。最佳实践包括：强制打包分发、资源预加载、参数配置化、优先使用Pandas UDF以及保持良好可测试性。这些要点解决了PyFlink UDF开发中的常见痛点，包括性能优化、集群部署、资源配置和测试维护等问题。
部署 Apache Flink
11-01
嗯，用户这次明确询问Apache Flink的部署方法，看来是个大数据领域的技术人员。从ta直接引用三篇站内技术文档的行为看，应该已经做过基础调研，现在需要系统性的部署指南。 注意到上次对话历史里用户对技术细节的...
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