【大数据】Flink on Kubernetes 原理剖析

Kubernetes 是 Google 开源的 容器集群管理系统，其提供应用部署、维护、扩展机制等功能，利用 Kubernetes 能方便地管理跨机器运行容器化的应用。Kubernetes 和 Yarn 相比，相当于下一代的资源管理系统，但是它的能力远远不止这些。

1.基本概念

Kubernetes 中的 Master 节点，负责管理整个集群，含有一个集群的资源数据访问入口，还包含一个 Etcd 高可用键值存储服务。Master 中运行着 API Server，Controller Manager 及 Scheduler 服务。

Node 为集群的一个操作单元，是 Pod 运行的宿主机。Node 节点里包含一个 Agent 进程，能够维护和管理该 Node 上的所有容器的创建、启停等。Node 还含有一个服务端 kube-proxy，用于 服务发现、反向代理 和 负载均衡。Node 底层含有 docker engine，docker 引擎主要负责本机容器的创建和管理工作。

Pod 运行于 Node 节点上，是若干相关容器的组合。在 K8s 里面 Pod 是创建、调度和管理的最小单位。

2.架构图

Kubernetes 的架构如图所示，从这个图里面能看出 Kubernetes 的整个运行过程。

• API Server 相当于用户的一个请求入口，用户可以提交命令给 Etcd，这时会将这些请求存储到 Etcd 里面去。
• Etcd 是一个键值存储，负责将任务分配给具体的机器，在每个节点上的 Kubelet 会找到对应的 container 在本机上运行。
• 用户可以提交一个 Replication Controller 资源描述，Replication Controller 会监视集群中的容器并保持数量；用户也可以提交 service 描述文件，并由 kube proxy 负责具体工作的流量转发。

3.核心概念

Kubernetes 中比较重要的概念有：

• Replication Controller（RC）用来管理 Pod 的副本。RC 确保任何时候 Kubernetes 集群中有指定数量的 Pod 副本（replicas）在运行， 如果少于指定数量的 Pod 副本，RC 会启动新的 Container，反之会杀死多余的以保证数量不变。
• Service 提供了一个统一的服务访问入口以及服务代理和发现机制
• Persistent Volume（PV）和 Persistent Volume Claim（PVC）用于数据的持久化存储。
• ConfigMap 是指存储用户程序的配置文件，其后端存储是基于 Etcd。

4.架构

Flink on Kubernetes 的架构如图所示，Flink 任务在 Kubernetes 上运行的步骤有：

• 首先往 Kubernetes 集群提交了资源描述文件后，会启动 Master 和 Worker 的 container。
• Master Container 中会启动 Flink Master Process，包含 Flink-Container ResourceManager、JobManager 和 Program Runner。
• Worker Container 会启动 TaskManager，并向负责资源管理的 ResourceManager 进行注册，注册完成之后，由 JobManager 将具体的任务分给 Container，再由 Container 去执行。
• 需要说明的是，在 Flink 里的 Master 和 Worker 都是一个镜像，只是脚本的命令不一样，通过参数来选择启动 Master 还是启动 Worker。

5.JobManager

JobManager 的执行过程分为两步:

• 1️⃣首先，JobManager 通过 Deployment 进行描述，保证 1 个副本的 Container 运行 JobManager，可以定义一个标签，例如 flink-jobmanager。
• 2️⃣其次，还需要定义一个 JobManager Service，通过 service name 和 port 暴露 JobManager 服务，通过标签选择对应的 pods。

6.TaskManager

TaskManager 也是通过 Deployment 来进行描述，保证 $n$ 个副本的 Container 运行 TaskManager，同时也需要定义一个标签，例如 flink-taskmanager。

对于 JobManager 和 TaskManager 运行过程中需要的一些配置文件，如：flink-conf.yaml、hdfs-site.xml、core-site.xml，可以通过将它们定义为 ConfigMap 来实现配置的传递和读取。

7.交互

整个交互的流程比较简单，用户往 Kubernetes 集群提交定义好的资源描述文件即可，例如 deployment、configmap、service 等描述。后续的事情就交给 Kubernetes 集群自动完成。Kubernetes 集群会按照定义好的描述来启动 pod，运行用户程序。各个组件的具体工作如下：

• ✅ Service：通过标签（label selector）找到 job manager 的 pod 暴露服务。
• ✅ Deployment：保证 $n$ 个副本的 container 运行 JM / TM，应用升级策略。
• ✅ ConfigMap：在每个 pod 上通过挂载 /etc/flink 目录，包含 flink-conf.yaml 内容。

8.实践

接下来就讲一下 Flink on Kubernetes 的实践篇，即 K8s 上是怎么运行任务的。

8.1 Session Cluster

# 启动
kubectl create -f jobmanager-service.yaml 
kubectl create -f jobmanager-deployment.yaml 
kubectl create -f taskmanager-deployment.yaml
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# Submit job
kubectl port-forward service/flink-jobmanager 8081:8081
bin/flink run -d -m localhost:8081 ./examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar
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# 停止
kubectl delete -f jobmanager-deployment.yaml 
kubectl delete -f taskmanager-deployment.yaml 
kubectl delete -f jobmanager-service.yaml
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首先启动 Session Cluster，执行上述三条启动命令就可以将 Flink 的 jobManager-service、jobmanager-deployment、taskmanager-deployment 启动起来。启动完成之后用户可以通过接口进行访问，然后通过端口进行提交任务。若想销毁集群，直接用 kubectl delete 即可，整个资源就可以销毁。

Flink 官方提供的例子如下图所示，图中左侧为 jobmanager-deployment.yaml 配置，右侧为 taskmanager-deployment.yaml 配置。

在 jobmanager-deployment.yaml 配置中：

• 代码的第一行为 apiVersion，apiVersion 是 API 的一个版本号，版本号用的是 extensions/v1beta1 版本。
• 资源类型 kind 为 Deployment。
• 元数据 metadata 的名为 flink-jobmanager。
• 副本数 replicas 为 $1$。
• labels 标签用于 pod 的选取。
• containers 的镜像名为 jobmanager，containers 包含从公共 docker 仓库下载的 image，当然也可以使用公司内部的私有仓库。
• args 启动参数用于决定启动的是 jobmanager 还是 taskmanager。
• ports 是服务端口，常见的服务端口为 $8081$ 端口。
• env 是定义的环境变量，会传递给具体的启动脚本。

右图为 taskmanager-deployment.yaml 配置，taskmanager-deployment.yaml 配置与 jobmanager-deployment.yaml 相似，但 taskmanager-deployment.yaml 的副本数是 $2$ 个。

接下来是 jobmanager-service.yaml 的配置，jobmanager-service.yaml 的资源类型为 Service，在 Service 中的配置相对少一些，spec 中配置需要暴露的服务端口的 port，在 selector 中，通过标签选取 jobmanager 的 pod。

8.2 Job Cluster

除了 Session 模式，还有一种 Per Job 模式。在 Per Job 模式下，需要将用户代码都打到镜像里面，这样如果业务逻辑的变动涉及到 Jar 包的修改，都需要重新生成镜像，整个过程比较繁琐，因此在生产环境中使用的比较少。

以使用公用 Docker 仓库为例，Job Cluster 的运行步骤如下：

• build 镜像：在 flink/flink-container/docker 目录下执行 build.sh 脚本，指定从哪个版本开始去构建镜像，成功后会输出 Successfully tagged topspeed:latest 的提示。

sh build.sh --from-release --flink-version 1.7.0 --hadoop-version 2.8 --scala-version 2.11 --job-jar ~/flink/flink-1.7.1/examples/streaming/TopSpeedWindowing.jar --image-name topspeed
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• 上传镜像：在 hub.docker.com 上需要注册账号和创建仓库进行上传镜像。

docker tag topspeed zkb555/topspeedwindowing 
docker push zkb555/topspeedwindowing
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• 启动任务：在镜像上传之后，可以启动任务。

# 启动 Servive
kubectl create -f job-cluster-service.yaml
# 启动 JobManager
FLINK_IMAGE_NAME=zkb555/topspeedwindowing:latest FLINK_JOB=org.apache.flink.streaming.examples.windowing.TopSpeedWindowing FLINK_JOB_PARALLELISM=3 envsubst < job-cluster-job.yaml.template | kubectl create -f – 
# 启动 TaskManager
FLINK_IMAGE_NAME=zkb555/topspeedwindowing:latest FLINK_JOB_PARALLELISM=4 envsubst < task-manager-deployment.yaml.template | kubectl create -f -
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9.问题解答

Flink 在 K8s 上可以通过 Operator 方式提交任务吗？

目前 Flink 官方还没有提供 Operator 的方式，$Lyft$ 公司开源了自己的 Operator 实现：https://github.com/lyft/flinkk8soperator。

在 K8s 集群上如果不使用 Zookeeper 有没有其他高可用（HA）的方案？

Etcd 是一个类似于 Zookeeper 的高可用键值服务，目前 Flink 社区正在考虑基于 Etcd 实现高可用的方案（https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-11105）以及直接依赖 K8s API 的方案（https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-12884）。

Flink on K8s 在任务启动时需要指定 TaskManager 的个数，有和 Yarn 一样的动态资源申请方式吗？

Flink on K8s 目前的实现，在任务启动前就需要确定好 TaskManager 的个数，这样容易造成 TM 指定太少，任务无法启动，或者指定的太多，造成资源浪费。社区正在考虑实现和 Yarn 一样的任务启动时动态资源申请的方式。这是一种和 K8s 结合的更为 Nativey 的方式，称为 Active 模式。Active 意味着 ResourceManager 可以直接向 K8s 集群申请资源。具体设计方案和进展请关注：https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-9953。