要将Flink CDC 3.0部署到Kubernetes上

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 【1月更文挑战第24天】【1月更文挑战第119篇】要将Flink CDC 3.0部署到Kubernetes上

要将Flink CDC 3.0部署到Kubernetes上,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 创建一个Docker镜像,包含Flink CDC 3.0和所需的依赖项。可以使用Dockerfile文件来构建镜像,或者使用现有的镜像作为基础镜像。

  2. 将Docker镜像推送到容器注册表(如Docker Hub或Google Container Registry)中,以便在Kubernetes集群中使用。

  3. 创建一个Kubernetes命名空间,用于部署Flink CDC应用程序。可以使用以下命令创建命名空间:

    kubectl create namespace flink-cdc
    
  4. 创建一个Kubernetes部署(Deployment)对象,用于管理Flink CDC应用程序的实例。可以使用以下命令创建部署:

    kubectl apply -f flink-cdc-deployment.yaml
    

    其中,flink-cdc-deployment.yaml是一个包含部署配置的文件,内容如下所示:

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: flink-cdc-deployment
      namespace: flink-cdc
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: flink-cdc
      template:
        metadata:
          labels:
            app: flink-cdc
        spec:
          containers:
          - name: flink-cdc
            image: <your-docker-image>
            ports:
            - containerPort: 8081 # Flink CDC Web UI端口号
            env:
            - name: JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS
              value: jobmanager # Flink JobManager地址,根据实际情况修改
            - name: JOB_NAMESPACE
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.namespace
            - name: JOB_QUEUE
              value: default # Flink Job队列名称,根据实际情况修改
            - name: ARCHIVE_TYPE
              value: hdfs # Flink Checkpoint存储类型,根据实际情况修改
            - name: HDFS_PATH
              value: hdfs://<hdfs-address>/flink/checkpoints # Flink Checkpoint存储路径,根据实际情况修改
            - name: HIVE_METASTORE_URIS
              value: thrift://<hive-metastore-address> # Hive Metastore连接URI,根据实际情况修改
            - name: HIVE_DATABASE
              value: <hive-database> # Hive数据库名称,根据实际情况修改
            - name: HIVE_TABLE
              value: <hive-table> # Hive表名称,根据实际情况修改
            - name: HIVE_PARTITION_FIELDS
              value: <partition-fields> # Hive表分区字段,根据实际情况修改
            - name: HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS
              value: org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor # Hive表分区提取器类名,根据实际情况修改
            - name: HIVE_JDBC_URL
              value: jdbc:hive2://<hive-metastore-address> # Hive Metastore JDBC连接URL,根据实际情况修改
            - name: HIVE_USERNAME
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: hive-credentials # Hive用户名凭据Secret名称,根据实际情况修改
            - name: HIVE_PASSWORD
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: hive-credentials # Hive密码凭据Secret名称,根据实际情况修改
    

    请替换<your-docker-image><hdfs-address><hive-metastore-address>等占位符为实际的值。同时,根据需要调整其他配置参数。

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
目录
相关文章
|
5天前
|
监控 关系型数据库 MySQL
Flink CDC MySQL同步MySQL错误记录
在使用Flink CDC同步MySQL数据时,常见的错误包括连接错误、权限错误、表结构变化、数据类型不匹配、主键冲突和
34 16
|
7天前
|
存储 Kubernetes 容器
K8S部署nexus
该配置文件定义了Nexus 3的Kubernetes部署,包括PersistentVolumeClaim、Deployment和服务。PVC请求20Gi存储,使用NFS存储类。Deployment配置了一个Nexus 3容器,内存限制为6G,CPU为1000m,并挂载数据卷。Service类型为NodePort,通过30520端口对外提供服务。所有资源位于`nexus`命名空间中。
|
2月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
k8s部署针对外部服务器的prometheus服务
通过上述步骤,您不仅成功地在Kubernetes集群内部署了Prometheus,还实现了对集群外服务器的有效监控。理解并实施网络配置是关键,确保监控数据的准确无误传输。随着监控需求的增长,您还可以进一步探索Prometheus生态中的其他组件,如Alertmanager、Grafana等,以构建完整的监控与报警体系。
141 60
|
2月前
|
Prometheus Kubernetes 监控
k8s部署针对外部服务器的prometheus服务
通过上述步骤,您不仅成功地在Kubernetes集群内部署了Prometheus,还实现了对集群外服务器的有效监控。理解并实施网络配置是关键,确保监控数据的准确无误传输。随着监控需求的增长,您还可以进一步探索Prometheus生态中的其他组件,如Alertmanager、Grafana等,以构建完整的监控与报警体系。
271 62
|
1月前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
云原生入门与实践:Kubernetes的简易部署
云原生技术正改变着现代应用的开发和部署方式。本文将引导你了解云原生的基础概念,并重点介绍如何使用Kubernetes进行容器编排。我们将通过一个简易的示例来展示如何快速启动一个Kubernetes集群,并在其上运行一个简单的应用。无论你是云原生新手还是希望扩展现有知识,本文都将为你提供实用的信息和启发性的见解。
|
1月前
|
消息中间件 资源调度 关系型数据库
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0,以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤,为构建实时数据管道提供了详细指导。
92 9
|
1月前
|
存储 Kubernetes Devops
Kubernetes集群管理和服务部署实战
Kubernetes集群管理和服务部署实战
56 0
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 Redis
高可用和性能:基于ACK部署Dify的最佳实践
本文介绍了基于阿里云容器服务ACK,部署高可用、可伸缩且具备高SLA的生产可用的Dify服务的详细解决方案。
|
2月前
|
资源调度 分布式计算 大数据
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
124 0
|
3月前
|
运维 数据处理 数据安全/隐私保护
阿里云实时计算Flink版测评报告
该测评报告详细介绍了阿里云实时计算Flink版在用户行为分析与标签画像中的应用实践,展示了其毫秒级的数据处理能力和高效的开发流程。报告还全面评测了该服务在稳定性、性能、开发运维及安全性方面的卓越表现,并对比自建Flink集群的优势。最后,报告评估了其成本效益,强调了其灵活扩展性和高投资回报率,适合各类实时数据处理需求。

推荐镜像

更多