概述
之前文章介绍了 Flink session cluster on Kubernetes，需要注意，这种部署方式，可以在同一个 Cluster 上多次提交 Flink Job，而本文介绍的，是一种将任务和镜像绑定的部署方式，即 Flink 集群是不共享的，其组件是单独属于一个 Job。
Creating the job-specific image
可以参考之前另一篇文章。上一篇文章打出来的镜像是一个用了官方提供的 WordCount 例子，在部署 Flink job cluster 的重点在于把用户要运行的 Job 代码放入镜像，此处不赘述了。
Deploy Flink job cluster on Kubernetes
官方提供了 Service 和 Job 的模板用于在 K8S 集群上运行 Flink 任务。这里需要注意，模板里面有两个变量，需要用户自行填写。
${FLINK_IMAGE_NAME}: Flink 镜像文件的名字${FLINK_JOB_PARALLELISM}: Flink Job 的并行度，可以理解成需要的 TaskManager 的个数（Pod 数量）
然后官网也提供了一个命令。
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FLINK_IMAGE_NAME=<IMAGE_NAME> FLINK_JOB_PARALLELISM=<PARALLELISM> envsubst < job-cluster-job.yaml.template | kubectl create -f -
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当然，直接运行会报错的，除了填充变量以外，envsubst 也是个坑爹的工具，他其实就是用来替换文件中的占位变量的工具，Mac 用户可以通过 brew install gettext，安装完部分用户会发现 envsubst 命令还是用不了，如果不行的用户可以尝试运行下面的命令，直接去找到 envsusbt 运行文件的路径。配置好之后，这个命令就可以运行了。
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alias envsubst=/usr/local/Cellar/gettext/0.19.8.1/bin/envsubst
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开始在 K8S 中部署 Flink 的组件。
首先部署 Service，基本上就是暴露各服务组件的端口。
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# 省略 License
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: flink-job-cluster
labels:
app: flink
component: job-cluster
spec:
ports:
- name: rpc
port: 6123
- name: blob
port: 6124
- name: query
port: 6125
nodePort: 30025
- name: ui
port: 8081
nodePort: 30081
type: NodePort
selector:
app: flink
component: job-cluster
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然后部署 Job Cluster，通过以下 YAML 文件。
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FLINK_IMAGE_NAME=flink-job:latest FLINK_JOB_PARALLELISM=1 envsubst < job-cluster-job.yaml.template | kubectl create -f -
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# 省略了 License
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: flink-job-cluster
spec:
template:
metadata:
labels:
app: flink
component: job-cluster
spec:
restartPolicy: OnFailure
containers:
- name: flink-job-cluster
image: ${FLINK_IMAGE_NAME}
# 这是笔者加的，因为需要拉本地的 Docker 镜像
imagePullPolicy: IfNotPresent
# job-cluster 进程启动的命令
args: ["job-cluster", "-Djobmanager.rpc.address=flink-job-cluster",
"-Dparallelism.default=${FLINK_JOB_PARALLELISM}", "-Dblob.server.port=6124", "-Dqueryable-state.server.ports=6125"]
ports:
- containerPort: 6123
name: rpc
- containerPort: 6124
name: blob
- containerPort: 6125
name: query
- containerPort: 8081
name: ui
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然后部署 TaskManager。
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FLINK_IMAGE_NAME=flink-job:latest FLINK_JOB_PARALLELISM=1 envsubst < task-manager-deployment.yaml.template | kubectl create -f -
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# 省略 License
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: flink-task-manager
spec:
replicas: ${FLINK_JOB_PARALLELISM}
template:
metadata:
labels:
app: flink
component: task-manager
spec:
containers:
- name: flink-task-manager
image: ${FLINK_IMAGE_NAME}
# 先找本地的镜像
imagePullPolicy: IfNotPresent
# task-manager 启动命令
args: ["task-manager", "-Djobmanager.rpc.address=flink-job-cluster"]
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上图可以看到 Job Cluster 作为 K8S Job 的资源类型，已经运行结束了。
总结
在 K8S 上运行 Flink，目前看来还没有 Spark on K8S 这么成熟，原因是 K8S 并没有作为原生的 Flink 资源调度器（Spark 已经开发了），当然了，我看社区也有人提 PR 了，但是社区似乎还没有十分迫切要把 Flink 和 K8S 结合起来，所以进度上，稍微比 Spark on K8S 要慢一些。
警告
本文最后更新于 2017年2月1日，文中内容可能已过时，请谨慎参考。
