请教一个flink native kubernetes 的日志收集问题

在Flink Native Kubernetes模式下部署时，确实TaskManager是动态调度的Pod，并且默认情况下它们的日志存储于Pod内部的容器日志中。当Pod终止后，Kubernetes会自动清理容器，这将导致日志丢失。

解决这个问题的方法是在Kubernetes集群上配置一个集中式日志收集系统来抓取并持久化这些容器日志。一种常见的做法是使用如Fluentd、Logstash或Falco等日志收集器，配合Elasticsearch和Kibana（EFK栈）进行日志的收集、存储与可视化查询。

针对Flink TaskManager Pod的日志，可以在Kubernetes集群级别配置一个DaemonSet或者Sidecar容器，负责读取所有Pod的标准输出（stdout）和标准错误（stderr），并将这些日志转发到中央日志系统。例如：

1. 通过Kubernetes的Logging API：
   Kubernetes提供了对各种日志记录解决方案的支持，可以配置集群以自动地将容器日志发送到集群中的日志聚合服务。

2. 使用Fluentd DaemonSet：
   在每个Node上部署一个Fluentd的DaemonSet，这样每个Node上的Pod都会被Fluentd监控，其日志会被实时采集并发送至目标存储系统（比如Elasticsearch或Kafka）。

3. 直接从Flink内部日志框架导出：
   虽然不是针对Kubernetes环境的原生方案，但你也可以修改Flink的log4j2配置文件（flink-conf.yaml中指定的日志配置路径），让Flink任务的日志直接写入到Kafka或其他可持久化的存储服务，但这通常适用于应用程序日志而非完整的容器日志。

总结起来，在Kubernetes环境下处理Flink日志的最佳实践是采用集群级别的日志收集解决方案，而不是依赖于将日志映射到宿主机或更改Flink自身的日志输出方式。通过配置日志收集管道，您可以确保即使TaskManager Pod重启或销毁，日志数据也能安全地存储下来，并可供后续分析和排查问题。

为了解决Flink集群在native Kubernetes部署方式下日志无法映射到宿主机并容易丢失的问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 配置日志持久化：在Flink的配置文件flink-conf.yaml中，可以设置日志的持久化路径。通过将日志路径映射到Kubernetes的持久化卷（PersistentVolume）或者远程存储系统（如HDFS、S3等），可以确保即使TaskManager重启，日志也不会丢失。例如，可以设置log.file.path参数来指定日志文件的存储位置。
2. 使用日志采集工具：可以考虑使用日志采集工具，如Fluentd、Logstash等，来收集容器内的日志并将其发送到日志管理系统，如Elasticsearch或Kibana。这样可以集中管理和分析日志，同时也能够实现日志的持久化存储。
3. 调整Kubernetes的日志策略：如果您的Kubernetes集群支持，可以通过配置Pod的日志策略来控制日志的存储和保留。例如，可以将logging.googleapis.com/bigquery.sink.enabled注解添加到Pod上，以便将日志发送到BigQuery进行存储和分析。
4. 使用Sidecar模式：在Kubernetes中，可以使用Sidecar模式来运行一个专门的日志收集容器，与Flink任务容器一起部署。这个日志收集容器负责将Flink容器中的日志收集起来，并转发到指定的日志存储系统中。
5. 升级Flink版本：如果您的Flink版本较旧，可以考虑升级到最新的稳定版本，因为新版本可能已经包含了更好的日志管理功能。例如，Flink 1.11新增了native k8s Application模式，这可能会带来更好的日志管理体验。
6. 查看官方文档：建议查阅Flink官方文档或社区讨论，了解是否有推荐的日志管理方案或者相关的配置指南。

总的来说，您可以尝试的方法较多。请根据您的实际环境和需求，选择最适合您的方法来进行日志的管理。同时，确保在进行任何配置更改之前备份好当前的配置和数据，以防出现意外情况。