实时计算 Flink版产品使用合集之部署yarn模式,怎么实现峰谷动态并行度扩容缩容

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:filnk-operator 不用强制在服务器上在搞一个jdk11 版本吧?

filnk-operator 不用强制在服务器上在搞一个jdk11 版本吧。 我现在用k8s 上安装了operator1.6 版本,我的flink 任务也正常跑起来了啊。 有大佬知道吗?, 还是说 代码里面调 flink-operator-api的时候需要使用jdk11



参考答案:

flink-operator 是一个用于 Flink 集群管理的 Operator,它允许用户通过 Kubernetes 的 Custom Resource (CR) 来定义和管理 Flink 集群。

关于 JDK 版本的问题,这主要取决于你的 flink-operator 版本和 Flink 任务本身。如果你的 flink-operator 或 Flink 任务是基于 JDK 11 构建的,那么你确实需要在服务器上安装 JDK 11。但是,如果你的 flink-operator 或 Flink 任务是基于更早的 JDK 版本(例如 JDK 8)构建的,那么你不需要安装 JDK 11。

此外,如果你在代码中直接使用了 flink-operator-api,并且这个 API 是基于 JDK 11 的,那么你可能需要在代码中指定 JDK 版本。否则,可能会出现类或方法找不到的错误。

最后,虽然你的 Flink 任务目前正在运行,但这并不意味着你可以完全忽略 JDK 版本的问题。如果 flink-operator 或 Flink 任务在未来的某个时间点升级,并且这个升级是基于 JDK 11 的,那么你可能需要相应地更新你的服务器上的 JDK 版本。

为了确保最佳的兼容性和稳定性,建议始终使用与 flink-operator 和 Flink 任务相匹配的 JDK 版本



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问题二:Flink pg 这个有人遇到分区表订阅没的?

Flink pg 这个有人遇到分区表订阅没的?我新加了一个分区数据收不到



参考答案:

Flink的分区表订阅功能是通过Kafka的topic分区来实现的。如果你新添加了一个分区数据收不到,可能有以下几种原因:

  1. 分区分配问题:Flink的Kafka connector会根据分区的数量来分配对应的并行度。如果你新添加了一个分区,但是Flink的并行度没有相应地增加,那么这个新的分区可能没有被分配到。你需要检查Flink的并行度设置,确保它足够处理所有的分区。
  2. 消费者滞后问题:如果你的Flink任务消费速度跟不上Kafka的生产速度,那么新添加的分区数据可能会被积压在Kafka中,导致Flink任务无法接收到。你需要检查Flink任务的消费速度,确保它能够跟上Kafka的生产速度。
  3. 配置问题:你需要检查Flink的Kafka connector配置,确保它正确地设置了分区订阅的相关参数,如"subscription.type"、"auto.offset.reset"等。
  4. 网络问题:如果Flink任务和Kafka服务器之间的网络有问题,也可能导致新添加的分区数据收不到。你需要检查网络连接,确保它是正常的。

如果以上方法都无法解决问题,你可能需要查看Flink的日志,看看是否有其他的错误信息可以帮助你定位问题。



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问题三:Flink k8s 上的 application 模式提交的任务 日志该怎么处理啊?

Flink k8s 上的 application 模式提交的任务 日志该怎么处理啊?



参考答案:

楼主你好,在阿里云Flink的Kubernetes上以application模式提交的任务,可以通过使用Kubernetes的日志聚合功能,将Flink任务的日志自动收集到Kubernetes集群的日志存储中,如Elasticsearch, Fluentd, Kibana (EFK) 或 Elasticsearch, Logstash, Kibana (ELK) 等,然后可以通过Kibana等工具来查看和查询日志。

也使用Kubernetes的日志侧车(sidecar)容器,直接在Flink任务的任务配置文件中,可以配置一个容器作为日志侧车容器,该容器将负责收集和发送日志到指定的日志存储中,同时可以通过日志存储的工具来查看和查询日志。



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问题四:flink部署yarn模式,怎么实现峰谷动态并行度扩容缩容?

flink部署yarn模式,怎么实现峰谷动态并行度扩容缩容?



参考答案:

在Flink中,通过YARN模式进行峰谷动态并行度扩容缩容可以使用 Flink 自带的动态调优功能。以下是一般的步骤:

配置 Flink YARN 集群: 确保 Flink 集群已正确配置以在 YARN 上运行。你可以通过 Flink 的 flink-conf.yaml 文件进行配置,确保正确设置了 YARN 相关的参数,例如 yarn.application.name、yarn.application.queue 等。

配置动态调优参数: 在 Flink 1.11 版本及以上,引入了动态调优功能。你可以通过以下配置来启用和配置动态调优:

yaml

Copy code

jobmanager.dynamic-adjustment: true

jobmanager.dynamic-adjustment.target: <目标并行度>

jobmanager.dynamic-adjustment.scaling-up-operators: <逗号分隔的运算符 ID 列表>

jobmanager.dynamic-adjustment.scaling-down-operators: <逗号分隔的运算符 ID 列表>

jobmanager.dynamic-adjustment 启用或禁用动态调优。

jobmanager.dynamic-adjustment.target 设置目标并行度。

jobmanager.dynamic-adjustment.scaling-up-operators 和 jobmanager.dynamic-adjustment.scaling-down-operators 分别是需要扩容和缩容的运算符列表。

启动 Flink 作业: 提交作业到 YARN 集群并监控其性能。

监控和调整: Flink 提供了 Web UI 和 REST API,用于监控作业的性能。你可以通过这些界面来查看运算符的状态、吞吐量等信息。基于监控信息,系统会自动进行动态调整,也可以手动调整作业的并行度。

请注意,确保 Flink 版本是支持动态调优功能的,并仔细阅读相关版本的文档,因为这些功能可能在不同的版本中有所不同。



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问题五:关于Flink弹性扩缩容有个疑问:缩容同理(释放TM)这种能做到吗?

关于Flink弹性扩缩容有个疑问:

比如Kafka12个分区,Flink任务(KafkaSource -> Process -> BDSink)On Yarn application模式,初始化的并行度也是12,但是Kafka生产者的流量有波峰波谷,波峰时就会出现反压,此时期望sink端自动增加并行度(申请TaskManager),缩容同理(释放TM)这种能做到吗,有点类似于Spark3.x中的动态资源申请

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.16/zh/docs/deployment/elastic_scaling/#adaptive-%E8%B0%83%E5%BA%A6%E5%99%A8



参考答案:

理论上如果你有16个slot,现在用了8个在消费,但是出现峰值计算瓶颈,那么是否可以把相同的任务再提交一次,再给一个并行8的任务,这样就有两个一样的task在消费一个组,可能需要人为操作这个



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