Skip to main content

Flink开发利器StreamX

· 15 min read

1. 背景

Hadoop体系虽然在目前应用非常广泛,但架构繁琐、运维复杂度过高、版本升级困难,且由于部门原因,数据中台需求排期较长,我们急需探索敏捷性开发的数据平台模式。在目前云原生架构的普及和湖仓一体化的大背景下,我们已经确定了将Doris作为离线数据仓库,将TiDB(目前已经应用于生产)作为实时数据平台,同时因为Doris具有 on MySQL 的odbc能力,所以又可以对外部数据库资源进行整合,统一对外输出报表

(这里借用一下Doris官方的架构图)


2. 遇到的问题

在数据引擎上,我们确定使用Spark和Flink

  • 使用Spark on K8s client 客户端模式做离线数据处理
  • 使用Flink on K8s Native-Application/Session 模式做实时任务流管理

在这里,实际上有一些问题我们一直没有彻底解决。用过Native-Application模式的朋友都知道,每提交一个任务,都需要打包新的镜像,提交到私有仓库,然后再调用Flink Run 指令沟通K8s,去拉取镜像运行Pod。任务提交之后,还需要去K8s查看log, 但是:

  1. 任务运行监控怎么处理?
  2. 使用Cluster模式还是Nodeport暴露端口访问Web UI?
  3. 提交任务能否简化打包镜像的流程?
  4. 如何减少开发压力?


3. 解决问题的过程

以上的这些其实都是需要解决的问题,如果单纯的使用命令行去提交每个任务,是不现实的,任务量大了,会变得不可维护。如何解决这些问题变成一个不得不面对的问题。


简化镜像构建

首先,针对Flink原生镜像需要二次build的问题:我们利用了MINIO作为外部存储,并使用s3-fuse通过DaemonSet的方式直接挂载在了每个宿主节点上,我们所需要提交的jar包都可以放到上面统一管理,这样的话,即使扩缩容Flink节点,也能实现s3挂载自动伸缩。

Flink从1.13版本开始,就支持Pod Template,我们可以在Pod Template中利用数据卷挂载的方式再将宿主机目录挂载到每个pod中。从而无需镜像打包而直接在K8s上运行Flink程序。如上图,我们将s3先通过s3-fuse Pod挂载在Node1、Node2的/mnt/data-s3fs目录下,然后再将/mnt/data-s3fs挂载到Pod A中。 但是,因为对象存储随机写入或追加文件需要重写整个对象,导致这种方式仅适合于频繁读。而这刚好满足我们现在的场景。


引入StreamX

之前我们写Flink Sql 基本上都是使用Java包装Sql,打jar包,提交到s3平台上,通过命令行方式提交代码,但这种方式始终不友好,流程繁琐,开发和运维成本太大。我们希望能够进一步简化流程,将Flink TableEnvironment 抽象出来,有平台负责初始化、打包运行Flink任务,实现Flink应用程序的构建、测试和部署自动化。

这是个开源兴起的时代,我们自然而然的将目光投向开源领域中,在一众开源项目中,经过对比各个项目综合评估发现 Zeppelin StreamX 这两个项目对Flink的支持较为完善,都宣称支持 Flink on K8s ,最终进入到我们的目标选择范围中,以下是两者在K8s相关支持的简单比较(目前如果有更新,麻烦批评指正)。

功能ZeppelinStreamX
任务状态监控 稍低 ,不能作为任务状态监控工具 较高
任务资源管理,但目前版本还不是很健全
本地化部署 稍低 ,on K8s模式只能将Zeppelin部署在K8s中,否则就需要打通pod和外部网络,但是这在生产环境中很少这样做的 可以本地化部署
多语言支持 较高 ,支持Python/Scala/Java多语言 一般 ,目前K8s模式和YARN模式同时支持FlinkSql,并可以根据自身需求,使用Java/Scala开发DataStream
Flink WebUI代理 目前还支持的不是很完整 ,主开发大佬目前是考虑整合ingress 较好 ,目前支持ClusterIp/NodePort/LoadBalance模式
学习成本 成本较低 ,需要增加额外的参数学习,这个和原生的FlinkSql在参数上有点区别 无成本 ,K8s模式下FlinkSql为原生支持的sql格式;同时支持Custome-Code(用户编写代码开发Datastream/FlinkSql任务)
Flink多版本支持 支持 支持
Flink原生镜像侵入 有侵入 ,需要在Flink镜像中提前部署jar包,会同jobmanage启动在同一个pod中,和zeppelin-server通信 无侵入 ,但是会产生较多镜像,需要定时清理
代码多版本管理 支持 支持
(PS: 此处仅从调研用户角度出发,我们对双方开发都保持极大的尊重)

调研过程中,我们与两者的主开发人员都进行了多次沟通。经过我们反复研究之后,还是决定将StreamX作为我们目前的Flink开发工具来使用。

(StreamX 官网的闪屏)

经过开发同学长时间开发测试,StreamX目前已经具备:

  • 完善的Sql校验功能
  • 实现了自动build/push镜像
  • 使用自定义类加载器,通过Child-first 加载方式 解决了YARN和K8s两种运行模式支持了自由切换Flink多版本
  • 与Flink-Kubernetes进行深度整合,提交任务后返回WebUI,通过remote rest api + remote K8s ,追踪任务执行状态
  • 同时支持了 Flink1.12、1.13、1.14 等版本

以上基本解决了我们目前开发和运维中存在的大部分问题。

(StreamX对Flink多版本的支持演示视频)

在目前最新发布的1.2.0版本中,StreamX较为完善的支持了K8s-Native-Application和K8s-session-Application模式。

(StreamX K8S部署演示视频)

K8s Native Application 模式

在StreamX中,我们只需要配置相应的参数,并在Maven pom中填写相应的依赖,或者上传依赖jar包,点击Apply,相应的依赖就会生成。这就意味着我们也可以将所有使用的Udf打成jar包 and 各种 connector.jar,直接在sql中使用。如下图:

Sql校验能力和 Zeppelin基本一致:

我们也可以指定资源,指定Flink Run中的动态参数Dynamic Option,甚至参数可以整合pod template

程序保存后,点击运行时,也可以指定savepoint。任务提交成功后,StreamX会根据FlinkPod网络Exposed Type(loadBalancer/Nodeport/ClusterIp),返回相应的WebURL,从而自然的实现WebUI跳转,但是目前因为线上私有K8s集群出于安全性考虑,尚未打通Pod与客户端节点网络(目前也没有这个规划),所以我们只使用Nodeport。如果后续任务数过多,有使用ClusterIP的需求的话,我们可能会将StreamX 部署在K8s,或者同ingress做进一步整合。

注意:K8s master 如果使用vip做均衡代理的情况下,Flink 1.13版本会返回vip的ip地址,1.14版本已经修复。 下面是K8s Application模式下具体提交流程

(以上是依据个人理解绘制的任务提交流程图,如有错误,敬请谅解)

K8s Native Session 模式

StreamX还较好的支持了 K8s Native-Sesson模式 ,这为我们后续做离线FlinkSql开发或部分资源隔离做了较好的技术支持。

Native-session模式需要事先使用Flink命令创建一个运行在K8s中的Flink集群,如下:

./kubernetes-session.sh \
-Dkubernetes.cluster-id=flink-on-k8s-flinkSql-test \
-Dkubernetes.context=XXX \
-Dkubernetes.namespace=XXXX \
-Dkubernetes.service-account=XXXX \
-Dkubernetes.container.image=XXXX \
-Dkubernetes.container.image.pull-policy=Always \
-Dkubernetes.taskmanager.node-selector=XXXX \
-Dkubernetes.rest-service.exposed.type=Nodeport

如上图,使用该ClusterId作为StreamX的任务参数Kubernetes ClusterId。保存提交任务后,任务会很快处于Running状态

我们顺着application info的WebUI点击跳转

可以看到,其实StreamX是将jar包通过Rest Api上传到Flink集群上,并调度执行任务的。


Custom Code模式

另我们惊喜的是,StreamX 还支持代码编写DataStream/FlinkSql任务。对于特殊需求,我们可以自己写Java/Scala实现。可以根据StreamX推荐的脚手架方式编写任务,也可以编写一个标准普通的Flink任务,通过这种方式我们可以将代码管理交由Git实现,平台可以用来自动化编译打包与部署。当然,如果能用Sql实现的功能,我们会尽量避免自定义DataStream,减少不必要的运维麻烦。



4. 意见和规划

改进意见

当然StreamX还有很多需要改进的地方,就目前测试来看:

  • 资源管理还有待加强 多文件系统jar包等资源管理功能尚未添加,任务版本功能有待加强。
  • 前端buttern 功能还不够丰富 比如任务添加后续可以增加复制等功能按钮。
  • 任务提交日志也需要可视化展示 任务提交伴随着加载class文件,打jar包,build镜像,提交镜像,提交任务等过程,每一个环节出错,都会导致任务的失败,但是失败日志往往不明确,或者因为某种原因导致异常未正常抛出,没有转换任务状态,用户会无从下手改进。

众所周知,一个新事物的出现一开始总会不是那么完美。尽管有些许问题和需要改进的point,但是瑕不掩瑜,我们仍然选择StreamX作为我们的Flink DevOps,我们也将会和主开发人员一道共同完善StreamX,也欢迎更多的人来使用,为StreamX带来更多进步。


未来规划

  • 我们会继续跟进doris,并将业务数据 + 日志数据统一入doris,通过Flink实现湖仓一体;

  • 我们也会逐步将探索StreamX同dolphinscheduler 2.x进行整合,完善dolphinscheduler离线任务,逐步用Flink 替换掉Spark,实现真正的流批一体;

  • 基于我们自身在s3上的探索积累,fat-jar包 build 完成之后不再构建镜像,直接利用Pod Tempelet挂载pvc到Flink pod中的目录,进一步优化代码提交流程;

  • 将StreamX持续应用到我们生产中,并汇同社区开发人员,共同努力,增强StreamX在Flink流上的开发部署能力与运行监控能力,努力把StreamX打造成一个功能完善的流数据 DevOps。

附:

Streamx Github: https://github.com/streamxhub/streamx
Doris Github: https://github.com/apache/incubator-doris