想进行flink on k8s 模式使用。请问有配置安装指南吗？

要在 Kubernetes (K8s) 集群上运行 Flink 作业（即 Flink on K8s 模式），需要完成以下配置和安装步骤。以下是基于阿里云容器服务 Kubernetes 版（ACK）和实时计算 Flink 版的详细指南：

1. 准备 Kubernetes 集群

在使用 Flink on K8s 模式之前，您需要确保已正确创建并配置 Kubernetes 集群。

1.1 创建 Kubernetes 集群

• 登录阿里云容器服务控制台，创建一个 Kubernetes 集群。
• 在创建集群时，推荐安装 Ingress 组件，用于外部访问。
• 如果未安装 Ingress 组件，可以在集群创建后通过 运维管理 > 组件管理 中一键安装。

1.2 网络插件选择

• 根据需求选择网络插件：
  • Flannel：适用于简单网络环境，功能基础。
  • Terway：支持高级网络功能（如 Network Policy 和带宽限流），性能更优。

1.3 配置 RDS 白名单

如果您的 Flink 作业需要访问 RDS 实例，请根据网络模式配置白名单： - Flannel 模式：配置 ECS 的 IP 地址。 - Terway 模式：配置 Pod 的 IP 地址。

2. 安装 Flink on K8s 所需组件

Flink on K8s 模式依赖于 Kubernetes 的资源调度能力，因此需要确保相关组件已正确安装。

2.1 安装 CCM（Cloud Controller Manager）

CCM 是阿里云提供的 Kubernetes 插件，用于管理负载均衡器（SLB）等云资源。 - 安装步骤： 1. 通过 onectl 或控制台安装 CCM 组件。 2. 创建一个 Secret，保存 AccessKeyID 和 AccessKeySecret： yaml kubectl create secret generic alibaba-addon-secret --from-literal=access-key-id=<your-access-key-id> --from-literal=access-key-secret=<your-access-key-secret> 3. CCM 会自动为 Service 创建或配置阿里云负载均衡 SLB。

2.2 配置 ALB Ingress（可选）

如果您需要通过 ALB 提供外部访问，可以按照以下步骤配置： 1. 创建 AlbConfig 文件，定义 ALB 实例的基本信息。 2. 创建 IngressClass 文件，指定关联的 AlbConfig 名称。 3. 部署服务并配置 Ingress 规则。

3. 配置 Flink 作业

在 Kubernetes 集群中运行 Flink 作业需要完成以下配置。

3.1 准备 Flink 镜像

• 使用 ACR（阿里云容器镜像服务）构建 Flink 的 Docker 镜像。
• 如果不熟悉 Dockerfile 的编写，可以参考 ACR 提供的文档或使用开源工具 Derrick 简化容器化过程。

3.2 配置 Flink 运行参数

• 在 Flink 的运行参数中，设置以下关键配置：
  • 重启策略：默认为 Fixed Delay，可根据业务需求调整为 No Restarts 或 Failure Rate。
  • 日志配置：开启日志归档功能，并设置日志级别（如 DEBUG、INFO、WARN、ERROR）。
  • 其他配置：例如 jobmanager.execution.failover-strategy，可以选择全图重启策略（full）或局部重启策略（region）。

3.3 上传连接器依赖

• 如果您的 Flink 作业需要使用特定的连接器（如 Kafka、HDFS 等），请上传对应的 Python 包或 JAR 包：
  1. 登录实时计算控制台，进入目标工作空间。
  2. 在 文件管理 页面上传连接器的依赖包。
  3. 在 部署作业 页面，选择附加依赖文件，并配置 pipeline.classpaths 参数。

4. 部署 Flink 作业

完成上述准备工作后，您可以将 Flink 作业部署到 Kubernetes 集群。

4.1 部署步骤

1. 在实时计算控制台中，选择 运维中心 > 作业运维。
2. 单击 部署作业 > Python 作业，选择目标连接器的依赖包。
3. 配置运行参数（如并行度、内存分配等），并提交作业。

4.2 监控与调优

• 使用实时计算控制台查看作业的运行状态和性能指标。
• 如果作业运行卡住，可以通过以下方法排查问题：
  • 检查 TaskManager 的内存使用情况，避免频繁垃圾回收（GC）。
  • 分析 CPU 和线程栈信息，定位性能瓶颈。

5. 注意事项

• 版本兼容性：确保 Flink 版本与 Kubernetes 集群的 VVR 引擎版本一致。例如，VVR 引擎 vvr-8.0.9-flink-1.17 对应的 Flink 版本为 1.17.2。
• 磁盘空间限制：每个 TaskManager 的磁盘空间与其分配的 CPU 核心数成比例（每核 20GiB）。如果遇到磁盘空间不足的问题，建议减少 Slot 数量或增加 CPU 核心数。
• 安全组配置：在添加已有 ECS 节点时，确保手动添加集群的安全组，避免网络通信问题。

通过以上步骤，您可以成功在 Kubernetes 集群上运行 Flink 作业，并实现高效的批处理或流处理任务。