flink-1.11 native k8s 测试

flink on k8s 目前有两种模式：

• Kubernetes：用户通过定义 flink 的 k8s 资源描述文件，由 kubectl 命令启动，最终以 standalone session cluster 或 standalone job cluster 模式运行。其中 standalone session cluster 运行多个作业；standalone job cluster 只运行一个作业。
• Native Kubernetes：用户通过 flink run 命令直接提交作业，由 flink 客户端(内置 k8s client)将集群资源描述信息(包括ConfigMap(例如 HADOOP_CONF) 描述等)提交到 k8s ApiServer，从而启动 flink 集群并运行 flink 作业。具体原理查看第 6 节。

flink-1.11 新增了 k8s job cluster 和 native k8s Application 模式。本文只介绍 native k8s session 和 native k8s application 模式。

1.环境需求

• Kubernetes 版本 >= 1.9
• 用户需要有在 k8s 集群上的相关权限(list/create/delete pods/delete services)，需要准备好 KubeConfig 文件，默认会使用( ~/.kube/config，也可以在运行时通过 kubernetes.config.file 指定). 可以运行 kubectl auth can-i pods 来测试当前用户是否有相关权限。
• 配置好 Kubernetes DNS 服务 (最好测试一下域名解析能否成功)
• 准备好 k8s 用户账号，并配置好 RBAC 权限(create, delete pods). flink 镜像默认是以 flink 账号运行 flink 程序的
• 准备 flink 集群的 image 镜像：可以使用官方镜像，也可以自己打镜像
• flink-1.11 客户端
• hadoop conf 文件(可选, 访问 HDFS 文件系统时需要)

2.Flink Kubernetes Session

2.1 启动 Flink Session

注意：要确保 flink-conf.yaml 中的 env.java.home 配置被注释，否则无法启动成功！

# env.java.home: /usr/local/java

先在 k8s 上启动 Flink Session

# -Dkubernetes.container.image=localhost:5000/flink:1.11.1-scala_2.11 指定镜像，如果不指定该配置，会使用默认配置的官方镜像(flink:latest) 
# -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink 指定有 k8s 权限的账号，jobmanager 用该账号为 taskmanager 申请 k8s 的 pod
./bin/kubernetes-session.sh -Dkubernetes.container.image=localhost:5000/flink:1.11.1-scala_2.11 -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink

可以根据需要添加配置，flink on k8s 的所有相关配置在这里.
例如：启动一个有 2 个 cpu 核心，4GB 内存的 TaskManager

./bin/kubernetes-session.sh \
  -Dkubernetes.cluster-id= \
  -Dtaskmanager.memory.process.size=4096m \
  -Dkubernetes.taskmanager.cpu=2 \
  -Dtaskmanager.numberOfTaskSlots=4 \
  -Dkubernetes.container.image=localhost:5000/flink:1.11.1-scala_2.11 \
  -Dkubernetes.service.exposed.type=NodePort

其余配置则使用 conf/flink-conf.yaml 中的配置，所有配置在这里
如果没有指定 kubernetes.cluster-id, flink 客户端会随机生成一个 UUID。

2.2 向 Flink Session 提交作业

通过 -e kubernetes-session 指定部署到之前启动的 k8s 集群，并且可以通过 -D 指定参数

./bin/flink run -d -e kubernetes-session -Dkubernetes.jobmanager.service-account=flink -Dkubernetes.cluster-id= examples/streaming/WindowJoin.jar

2.3 访问 Job Manager UI 界面

这里涉及 k8s 相关概念，由于 k8s 有自己的 ‘防火墙’，用户需要定义组件的端口暴露规则，将端口映射到宿主机，k8s 目前提供了 4 种端口映射方式：

• ClusterIP：组件 ip 和端口只能在 k8s 集群内访问。如果你想访问 jobmanager ui 或者向该 session 集群提交任务，需要启动一个本地代理：

kubectl port-forward service/ 8081

• NodePort：静态端口，通过宿主机 : 就可以直接访问 jobmanager UI。NodeIP 可以用 Kubernetes ApiServer 替换。作业提交成功后，:可以在提交 job 的客户端日志中找到。
• LoadBalancer：使用云提供商的负载均衡器在外部暴露服务。 由于云提供商和 Kubernetes 需要一些时间来准备负载均衡器，因为你可能在客户端日志中获得一个 NodePort 的 JobManager Web 界面。 你可以使用 kubectl get services/ 获取 EXTERNAL-IP, 然后手动构建负载均衡器 JobManager Web 界面 http://:8081
• ExternalName：映射服务到一个 DNS 域名，当前 flink 版本还不支持

通常在自建 k8s 集群情况下，我们直接使用 NodePort 模式就可以了。

2.4 连接 k8s session

可以使用以下命令连接启动的 k8s session

./bin/kubernetes-session.sh -Dkubernetes.cluster-id= -Dexecution.attached=true

2.5 停止 flink k8s Session

echo 'stop' | ./bin/kubernetes-session.sh -Dkubernetes.cluster-id= -Dexecution.attached=true

2.6 资源清理

依赖 k8s 机制进行清理，删除 k8s 服务即可回收所有占用的 k8s 资源(当然服务也停了)

kubectl delete service/

3.Flink k8s Application<