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Flink 与 Kubernetes (K8s)、YARN 和 Mesos集成对比

Flink 与 Kubernetes (K8s)、YARN 和 Mesos 的紧密集成,是 Flink 能够在不同分布式环境中高效运行的关键特性。

Flink 提供了与这些资源管理系统的深度集成,以便在多种集群管理环境下提交、运行和管理 Flink 作业。Flink 与 K8s、YARN 和 Mesos 集成的详细介绍:

1. Flink 与 Kubernetes (K8s) 的集成

Kubernetes 是现代化的容器编排平台,提供了自动化的容器部署、扩展和管理功能。Flink 对 Kubernetes 的原生支持使得它能够在容器化环境中运行,并具有良好的弹性和自动扩展能力。

特点:

  1. Kubernetes 集群模式:Flink 可以作为 Kubernetes 原生的应用运行,Flink 的 JobManager 和
    TaskManager 都运行在 Kubernetes Pod 中。
  2. Session 集群模式:可以在 Kubernetes 上启动一个长期运行的 Flink Session 集群,多个作业共享这个集群。
  3. Job 集群模式:每个作业都有自己独立的 Flink 集群,作业结束时集群会自动终止,适用于短期作业。

Flink Kubernetes Operator:通过 Kubernetes Operator 模式,Flink 可以与 Kubernetes 更紧密集成,实现自动管理 Flink 集群生命周期、作业状态检查、自动扩展等功能。

持久化存储支持:Kubernetes 支持将 Flink 检查点、保存点等状态数据存储到分布式文件系统(如 HDFS、S3)或 Kubernetes 的持久卷(Persistent Volume, PV)。

高可用性:借助 Kubernetes 的服务发现和存储机制,Flink 的 JobManager 可以在失败后自动恢复。

使用场景:

微服务架构下的流数据处理。
需要快速部署和弹性扩展的实时处理任务。
云原生环境中容器化的应用程序部署。

2. Flink 与 YARN 的集成

YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是 Hadoop 生态系统中的资源管理器,广泛用于管理 Hadoop 集群中的计算资源。

Flink 对 YARN 的深度集成使其能够充分利用 Hadoop 集群中的资源,并在大规模批处理和流处理任务中具备很好的扩展能力。

特点:

Session 集群模式:Flink 可以在 YARN 中启动一个长期运行的 Session 集群,并将多个作业提交到这个集群。

Per-job 集群模式:每个 Flink 作业都可以启动一个独立的 YARN 集群,当作业完成时,集群资源会被释放。

资源动态分配:Flink 支持根据作业需求动态申请和释放 YARN 中的资源。通过 YARN 的资源调度功能,Flink 作业可以扩展或缩减 TaskManager 的数量。

高可用性支持:通过 YARN 的资源管理功能,Flink 的 JobManager 可以在失败时自动重新启动,并从检查点恢复。

安全集成:Flink 与 YARN 集成时,能够支持 Kerberos 安全认证,确保作业的安全性。

使用场景:

在已有 Hadoop/YARN 集群中运行 Flink 作业。
需要与 Hadoop 生态系统(如 HDFS、Hive)的无缝集成。
大规模、分布式的批处理和流处理任务,尤其是数据密集型应用。

3. Flink 与 Mesos 的集成

Mesos 是一种分布式资源管理器,旨在为多个不同的框架(如 Spark、Flink、Hadoop 等)提供资源调度。

Flink 与 Mesos 的集成可以帮助在多租户的集群中高效管理资源,并提供灵活的作业管理。

特点:

Session 模式:可以启动一个 Flink Session 集群,并在 Mesos 上长期运行,多个作业共享该集群。

Per-job 模式:为每个作业启动一个 Mesos 集群,作业结束时释放资源。

动态资源分配:通过 Mesos 的资源调度机制,Flink 可以动态地向 Mesos 申请或释放资源。根据作业的实际需求,自动调度资源到 TaskManager 节点。

持久化存储:Mesos 上运行的 Flink 集群可以通过外部存储(如 HDFS)来持久化检查点和保存点。

高可用性:Flink 在 Mesos 上运行时,JobManager 可以通过 Mesos 的主从架构实现高可用性。当 JobManager 失败时,Mesos 可以自动重新调度并恢复作业。

使用场景:

多租户环境中,需要协调多个框架共享资源的情况。
已经有 Mesos 集群的企业,可以无缝将 Flink 部署到 Mesos 中。

总结对比

在这里插入图片描述

场景选择

  • Kubernetes 更适合现代化的云原生应用,尤其是当你已经在使用 K8s 进行容器编排时,Flink 在 Kubernetes 上可以很好地支持自动扩展、容器化部署和微服务架构。

  • YARN 是经典的 Hadoop 生态系统的一部分,如果你已有 YARN 集群或需要与 Hadoop 集成,Flink 在 YARN 上运行是理想的选择。

  • Mesos 更适合多租户、大规模集群的资源共享和调度,如果你的集群中需要协调多个框架和作业共享资源,Mesos 是一个不错的选择。

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