一、简介

Flink Kubernetes Operator 是针对在 Kubernetes 上运行 Apache Flink 应用程序而设计的工具。它充分利用了 Kubernetes 的优势，实现了对 Flink 集群的弹性管理和自动化操作，通过扩展 Kubernetes API 的方式，提供了管理和操作 Flink 部署的功能。

二、优缺点

优点：

1.部署和监控 Flink 应用程序和会话部署：Flink Kubernetes Operator 允许用户在 Kubernetes 集群中轻松部署和监控 Flink 应用程序。它支持会话模式部署，允许多个 Flink 作业共享相同的 Flink 集群，优化资源使用并简化管理。

2.升级、挂起和删除部署：用户可以方便地升级 Flink 应用程序，无需中断当前作业。同时，Flink Kubernetes Operator 也支持暂停或删除部署，提供灵活的管理选项以适应不同的运维需求。

3.完整的日志记录和度量集成：它提供了强大的日志记录和监控功能，使运维团队能够实时监控 Flink 应用程序的性能和状态。这些日志和度量信息可以与 Kubernetes 的监控工具集成，方便进行性能分析和故障排查。

4.灵活的部署和与 Kubernetes 工具的本地集成：Flink Kubernetes Operator 支持灵活的部署策略，允许用户根据需求定制 Flink 应用程序的部署。此外，由于它是专为 Kubernetes 设计的，因此与 Kubernetes 的原生工具和生态系统（如 Helm）集成得非常紧密，进一步增强了用户的部署和管理体验。

缺点：

1.兼容的版本有限:目前支持的 Flink 版本有：1.13、1.14、1.15、1.16、1.17 和 1.18。

2.灵活性不够高：目前还不能完全自动扩展或缩减资源。

3.用户体量较少，未知的 bug 较多:目前是 apache flink 出来的一个子项目，大部分企业都还是在使用 fink native kubernetes 管理，或者自己二次开发了 Flink Kubernetes Operator，但没有完全贡献到社区。

三、组件

Flink Kubernetes Operator 的组件主要包括以下几个部分：

Operator 控制器：这是 Flink Kubernetes Operator 的核心组件，负责监听 Kubernetes API 中的 Flink 集群和作业定义，并根据这些定义执行相应的操作。它管理着 Flink 集群的生命周期，包括集群的创建、更新、删除等操作。

自定义资源（Custom Resource）：用户可以通过自定义资源定义 Flink 集群和作业的配置。这些资源描述了 Flink 集群的规格、资源需求、作业的配置等信息。Operator 会根据这些自定义资源的定义来创建和管理 Flink 集群。

资源控制器（Resource Controller）：资源控制器负责管理 Flink 集群的计算资源。它会根据集群的需求动态调整 TaskManager 的数量和配置，以确保集群能够高效地处理作业负载。

作业管理器（Job Manager）：作业管理器是 Flink 集群的中心组件，负责作业的调度和管理。它会接收用户提交的作业，并根据集群的资源状况进行作业的调度和执行。作业管理器还提供作业的监控和故障恢复功能。

任务管理器（Task Manager）：任务管理器是 Flink 集群的计算节点，负责执行具体的计算任务。它会接收作业管理器分配的任务，并在本地执行计算操作。任务管理器会将计算结果返回给作业管理器，并在需要时与其他任务管理器进行数据传输和通信。

存储卷（Storage Volumes）：Flink Kubernetes Operator 使用 Kubernetes 的存储卷来持久化 Flink 集群的状态和数据。这些存储卷可以是持久化存储卷或临时存储卷，具体取决于用户的需求和配置。

监控与日志系统：Flink Kubernetes Operator 可以集成 Kubernetes 的监控和日志系统，这些系统可以提供实时监控和日志收集功能，帮助用户了解 Flink 集群和作业的运行状态，并进行故障排除和性能优化。

四、部署作业流程

用户使用 Kubernetes 命令行工具 kubectl 与 Flink Operator 进行交互。Operator 将会持续追踪与 FlinkDeploymenty 与 FlinkSessionJob 自定义资源相关的部署事件，同时通过 Operator 内部的一个观察把状态返回给用户。

Operator 由以下步骤组成：

1.用户使用提交 FlinkDeployment 自定义资源(CR)并提交到 Operator 上。

2.Operator 启动 Flink 集群部署，应创建 UI 访问的 ingress 规则，与此同时创建 JobManager 和 TaskManager 并提交 Flink 作业。

3.可以随时在集群上（重新）应用部署。Operator 不断调整以模仿期望的状态，直到当前状态变为用户期望状态，这个过程称为 reconcile，是一个持续进行的循环。

五、工作流程

Flink Kubernetes Operator 的工作流程大致可以分为以下几个步骤：

1.资源定义：

用户通过定义 Flink CR 资源，如 Flink Application 或 Flink Session Cluster，来描述他们希望部署的 Flink 集群的配置。

2.资源提交：

用户将 CR 资源提交到 Kubernetes 集群。

3.Operator 响应：

Flink Kubernetes Operator 监测到 CR 资源的提交，开始执行相应的操作。

4.集群部署与管理：

Operator 根据 CR 的定义，部署 Flink 集群，JobManager 节点和 TaskManager 节点。

Operator 还负责监控集群状态，处理故障恢复，进行升级和缩放等操作。

5.状态更新与反馈：

Operator 将集群的实时状态更新到 CR 的状态字段中，用户可以通过查询 CR 的状态来获取集群的运行情况。

六、安装与使用

环境准备，需要安装 docker、k8s 集群、 heml

安装 operator

get https://github.com/jetstack/cert-manager/releases/download/v1.8.2/cert-manager.yaml
kubectl create -f cert-manager.yaml

查看 pod 是否正常运行

kubectl get pods -A |grep cert-manager

elm repo add flink-operator-repohttps://downloads.apache.org/flink/flink-kubernetes-operator-1.6.1/
helm install flink-kubernetes-operator flink-operator-repo/flink-kubernetes-operator

查看 pod 是否正常

kubectl get pods -A |grep flink-kubernetes-operator

Operator 启动完成后，可以提交 flink 作业了，这里使用官方的资源文件 basic.yaml，其内容如下：

apiVersion: flink.apache.org/v1beta1kind: FlinkDeployment    metadata:  name: basic-examplespec:  image: flink:1.15  flinkVersion: v1_15  flinkConfiguration:    taskmanager.numberOfTaskSlots: "2"  serviceAccount: flink  jobManager:    resource:      memory: "2048m"      cpu: 1  taskManager:    resource:      memory: "2048m"      cpu: 1  job:    jarURI: local:///opt/flink/examples/streaming/StateMachineExample.jar    parallelism: 2upgradeMode: stateless

提交作业

kubectl create -f basic.yaml

查看作业是否启动

kubectl get pods -A |grep basic

如果需要打开 flink web 监控页面，需要暴露端口，命令如下

kubectl port-forward --address 0.0.0.0 svc/basic-example-rest 8081

删除 Flink 作业

kubectl delete -f basic.yaml

七、结语

Flink Kubernetes Operator 是一种强大而灵活的工具，简化了在 Kubernetes 上部署和管理 Flink 集群的复杂性，让开发人员和运维团队能够更专注于业务逻辑而非基础设施的细节。通过使用 Operator，可以更轻松地管理 Flink 作业的生命周期，并根据负载的需求自动调整集群规模，使得在 Kubernetes 上运行 Flink 应用程序变得更加方便和可靠。