微信 Flink on Kubernetes 实战，带来大数据分析新模式

引言

随着大数据技术的飞速发展，大数据分析平台已经成为企业进行数据分析和决策的重要工具。传统的大数据分析平台通常采用 Hadoop 生态圈的组件进行搭建，这些组件大多是分布式系统，需要复杂的运维和管理。近年来，云原生技术逐渐兴起，云原生大数据平台也应运而生。云原生大数据平台具有敏捷、弹性、可扩展等优点，可以帮助企业快速构建和管理大数据分析平台。

微信 Flink on Kubernetes 实践

微信内部的大数据计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统来建设，Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外，另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率，其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。但是对接业界各种大数据计算框架（例如 Hadoop MapReduce、Hive、Spark）都比较费力，这些计算框架一般都不支持 Kubernetes 原生的方式来运行。

Flink 作为一款批流统一的计算引擎，天然支持云原生部署方式，因此我们选择了 Flink 作为微信内部大数据云原生化的第一个实践。

Flink on Kubernetes 架构

Flink on Kubernetes 架构如下图所示：

• Flink JobManager: Flink 作业管理器，负责管理 Flink 作业的执行。
• Flink TaskManager: Flink 任务管理器，负责执行 Flink 作业的任务。
• Kubernetes: Kubernetes 是一个开源的容器编排系统，负责管理 Flink 作业的容器。

Flink on Kubernetes 最佳实践

我们在微信内部 Flink on Kubernetes 的实践中总结了一些最佳实践，供大家参考：

• 使用 Flink on Kubernetes Operator: Flink on Kubernetes Operator 是一个用于在 Kubernetes 上部署和管理 Flink 作业的工具，可以帮助用户快速构建和管理 Flink on Kubernetes 集群。
• 选择合适的 Flink 镜像: Flink 提供了多种镜像，用户可以根据自己的需求选择合适的镜像。
• 配置合理的资源: Flink 作业需要足够的资源才能正常运行，用户需要根据 Flink 作业的负载情况配置合理的资源。
• 监控 Flink 作业: Flink 提供了丰富的监控指标，用户可以借助这些指标来监控 Flink 作业的运行状态。
• 使用 Flink 的故障恢复机制: Flink 提供了完善的故障恢复机制，可以帮助用户在 Flink 作业发生故障时快速恢复。

大数据云原生化在微信内部的应用

微信内部的大数据云原生化实践取得了良好的效果，主要体现在以下几个方面：

• 提升了资源利用率: 云原生大数据平台可以充分利用 Kubernetes 的资源调度能力，提高资源利用率。
• 降低了运维成本: 云原生大数据平台可以减少运维人员的工作量，降低运维成本。
• 提高了敏捷性和弹性: 云原生大数据平台可以快速构建和管理，具有很强的敏捷性和弹性。

Flink on Kubernetes Operator 框架

为了降低大数据云原生的使用门槛，助力企业快速构建大数据云原生平台，我们抽象出了 Flink on Kubernetes Operator 框架。Flink on Kubernetes Operator 框架提供了一套标准的接口，使大数据计算框架能够轻松地与 Kubernetes 集成。

Flink on Kubernetes Operator 框架具有以下优点：

• 开箱即用: 用户只需简单配置即可使用 Flink on Kubernetes Operator 框架，无需编写额外的代码。
• 降低学习成本: Flink on Kubernetes Operator 框架提供了统一的接口，使大数据计算框架的云原生部署变得更加容易。
• 提高开发效率: Flink on Kubernetes Operator 框架可以帮助开发者快速构建和管理大数据云原生平台。

结语

大数据云原生化是云计算发展的大势所趋，微信内部的大数据云原生化实践取得了良好的效果。Flink on Kubernetes Operator 框架为大数据云原生化提供了有力的支撑，使大数据计算框架能够轻松地与 Kubernetes 集成。相信随着云原生技术的不断发展，大数据云原生化将成为越来越多企业的选择。