Flink on Yarn和k8s

Yarn 架构

下图为作业提交到yarn的交互流程：

组件列表

ResourceManager (RM)：ResourceManager (RM) 负责处理客户端请求、启动 / 监控 ApplicationMaster、监控 NodeManager、资源的分配与调度，包含 Scheduler 和 Applications Manager
ApplicationMaster (AM):ApplicationMaster (AM)运行在 Slave 上，负责数据切分、申请资源和分配、任务监控和容错
NodeManager (NM):NodeManager (NM)运行在 Slave 上，用于单节点资源管理、AM/RM通信以及汇报状态
Container:Container 负责对资源进行抽象，包括内存、CPU、磁盘，网络等资源

PerJob与Session对比

Flink作业提交到yarn有两种模式:

perJob
session

两者区别图

Flink perjob 提交流程

Flink on yarn session 提交流程

Session 模式和 Per Job 模式的应用场景不一样。Per Job 模式比较适合那种对启动时间不敏感，运行时间较长的任务。

Seesion 模式适合短时间运行的任务，一

般是批处理任务。若用 Per Job 模式去运行短时间的任务，那就需要频繁的申请资源，运行结束后，还需要资源释放，下次还需再重新申请资源才能运行。显然，这种任务会频繁启停的情况不适用于 Per Job 模式，更适合用 Session 模式。

Yarn 优缺点

优点:

资源的统一管理和调度
资源隔离
自动 failover 处理

缺点:

运维部署成本较高
灵活性不够

Flink on k8s 架构

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。

QA

Q： 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。

Q：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）。

Q： 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

Reference