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bitnamicharts/flink

bitnamicharts

Bitnami提供的Apache Flink Helm chart,用于在Kubernetes环境中便捷部署和管理流处理与批处理框架。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:bitnamicharts仓库类型:镜像最近更新:8 个月前
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Bitnami Apache Flink Helm Chart 文档

镜像概述和主要用途

Apache Flink 是一个用于无界和有界数据流上有状态计算的框架和分布式处理引擎。Bitnami Helm Chart 为 Apache Flink 提供了在 Kubernetes 集群上的便捷部署方案,简化了配置、扩展和管理流程,适用于开发和生产环境中的流处理应用部署。

核心功能和特性

Apache Flink 核心功能

  • 批流统一处理:同时支持无界流(实时)和有界流(批处理)数据处理
  • 状态管理:内置高效的状态后端,支持 Exactly-Once 语义
  • 高可用性:通过分布式协调服务(如 ZooKeeper)实现故障恢复
  • 低延迟与高吞吐量:优化的执行引擎,平衡延迟和吞吐量需求
  • 丰富的 API:提供 DataStream API(流处理)、DataSet API(批处理)及 SQL/Table API

Bitnami Helm Chart 特性

  • 灵活配置:支持资源请求/限制、环境变量、存储类等自定义
  • 安全强化:遵循容器安全最佳实践,支持安全上下文适配(如 OpenShift 兼容性)
  • 可观测性:集成 Prometheus 指标导出(需启用 metrics)
  • 持久化存储:通过 Persistent Volume Claims (PVC) 实现数据持久化
  • 高可用性部署:支持 JobManager 副本配置及 TaskManager 自动扩展

使用场景和适用范围

  • 实时数据处理:日志实时分析、监控告警、实时仪表盘
  • 流批一体 ETL:数据清洗、转换、聚合,同时处理实时和历史数据
  • 事件驱动应用:实时推荐、欺诈检测、物联网数据处理
  • 大数据分析平台:作为流处理层集成到 Hadoop/Spark 生态系统
  • 开发与测试:通过 Helm Chart 快速搭建 Flink 集群,验证流处理作业

前提条件

  • Kubernetes 集群版本 1.23+
  • Helm 版本 3.8.0+
  • 集群支持 PV 供应(Persistent Volume Provisioner)
  • 支持 ReadWriteMany 访问模式的存储卷(用于集群扩展)

安装方法

快速部署(TL;DR)

console
helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/flink

详细安装步骤

  1. 添加 Bitnami Helm 仓库(若未添加):

    console
    helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
    helm repo update
    
  2. 安装 Chart:

    console
    helm install my-release oci://REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/flink
    

    说明:需替换 REGISTRY_NAME 和 REPOSITORY_NAME 为实际仓库地址。Bitnami 官方仓库示例:REGISTRY_NAME=registry-1.docker.io,REPOSITORY_NAME=bitnamicharts。

  3. 验证部署:

    console
    helm list  # 查看已部署的 release
    kubectl get pods  # 确认 JobManager 和 TaskManager  pods 运行正常
    

配置与部署细节

资源请求与限制

通过 resources 参数配置容器资源,生产环境建议显式设置请求(requests)和限制(limits):

yaml
jobmanager:
  resources:
    requests:
      cpu: 500m
      memory: 1Gi
    limits:
      cpu: 1000m
      memory: 2Gi
taskmanager:
  resources:
    requests:
      cpu: 1000m
      memory: 2Gi
    limits:
      cpu: 2000m
      memory: 4Gi

提示:可使用 resourcesPreset 参数快速应用预设资源配置(如 small、medium),但生产环境建议手动调整以适配实际 workload。

滚动标签与不可变标签

  • 滚动标签(如 latest):自动更新至最新版本,适用于开发环境。
  • 不可变标签(如 1.17.0-debian-11-r10):版本固定,避免意外更新,强烈建议生产环境使用。

Bitnami 会通过更新 Chart 版本同步容器镜像,确保包含安全补丁和功能更新。

备份与恢复

使用 Velero 工具备份和恢复 Flink 部署:

  1. 安装 Velero 并配置存储后端(如 S3、NFS)。
  2. 备份集群资源和 PV:
    console
    velero backup create flink-backup --include-namespaces <namespace>
    
  3. 恢复时:
    console
    velero restore create --from-backup flink-backup
    

详细步骤参考 Bitnami 备份恢复指南。

额外环境变量

通过以下方式为 JobManager/TaskManager 添加环境变量:

直接定义

yaml
jobmanager:
  extraEnvVars:
    - name: FLINK_LOG_LEVEL
      value: INFO
taskmanager:
  extraEnvVars:
    - name: FLINK_TASK_SLOTS
      value: "4"

通过 ConfigMap/Secret 挂载

yaml
jobmanager:
  extraEnvVarsCM: existing-configmap-name  # 现有 ConfigMap 名称
  extraEnvVarsSecret: existing-secret-name  # 现有 Secret 名称

边车容器(Sidecars)

在 Flink pod 中添加额外容器(如日志收集器、监控代理):

yaml
jobmanager:
  sidecars:
    - name: log-exporter
      image: busybox:latest
      command: ["sh", "-c", "tail -f /opt/bitnami/flink/log/*.log"]
      volumeMounts:
        - name: flink-logs
          mountPath: /opt/bitnami/flink/log

若边车容器需要暴露端口,通过 service.extraPorts 配置:

yaml
service:
  extraPorts:
    - name: metrics
      port: 9090
      targetPort: 9090

Pod 亲和性配置

通过 affinity 参数自定义 Pod 亲和性,或使用预设策略:

yaml
taskmanager:
  podAntiAffinityPreset: soft  # 软反亲和性,避免 TaskManager 调度到同一节点
  nodeAffinityPreset:
    type: required
    key: workload
    values: ["flink-task"]  # 仅调度到带有 workload=flink-task 标签的节点

预设策略参考 https://github.com/bitnami/charts/tree/main/bitnami/common#affinities%E3%80%82

持久化存储

Flink 作业元数据和检查点(checkpoints)通过 PVC 持久化。默认配置使用集群默认 StorageClass,可通过以下参数自定义:

yaml
jobmanager:
  persistence:
    enabled: true
    storageClass: "fast-storage"  # 指定 StorageClass
    size: 10Gi  # PV 大小

配置参数

全局参数

参数名描述默认值
global.imageRegistry全局 Docker 镜像仓库""
global.imagePullSecrets镜像拉取密钥数组[]
global.defaultStorageClass全局默认存储类""
global.security.allowInsecureImages允许跳过镜像验证false
global.compatibility.openshift.adaptSecurityContext适配 OpenShift 安全上下文(auto/force/disabled)auto

通用参数

参数名描述默认值
nameOverride覆盖资源名称前缀""
fullnameOverride完全覆盖资源全名""
kubeVersion目标 Kubernetes 版本""
commonLabels所有资源通用标签{}
diagnosticMode.enabled启用诊断模式(禁用探针,覆盖命令)false

Apache Flink 参数

参数名描述默认值
image.registryFlink 镜像仓库REGISTRY_NAME
image.repositoryFlink 镜像路径REPOSITORY_NAME/flink
image.pullPolicy镜像拉取策略IfNotPresent
image.debug启用镜像调试模式false

JobManager 部署参数

参数名描述默认值
jobmanager.replicaCountJobManager 副本数1
jobmanager.livenessProbe.enabled启用存活探针true
jobmanager.livenessProbe.initialDelaySeconds存活探针初始延迟(秒)20
jobmanager.readinessProbe.enabled启用就绪探针true
jobmanager.resources资源请求与限制{}
jobmanager.extraEnvVars额外环境变量[]

注意:完整参数列表请参考 https://github.com/bitnami/charts/blob/main/bitnami/flink/README.md%E3%80%82

⚠️ 重要通知:Bitnami 镜像目录即将变更

自 2025 年 8 月 28 日起,Bitnami 将升级公共镜像目录,推出 Bitnami Secure Images 计划,主要变更包括:

核心调整

  • 安全镜像开放:首次向社区用户提供安全优化版容器镜像。
  • 非强化镜像 deprecation:免费 tier 将逐步停止支持非强化 Debian 基础镜像,仅保留少量 "latest" 标签镜像(用于开发)。
  • 镜像迁移:所有现有镜像(含历史版本标签,如 2.50.0、10.6)将在两周内迁移至 docker.io/bitnamilegacy 仓库,且不再更新。

建议操作

  • 开发环境:可继续使用公共仓库的 "latest" 标签镜像(仅用于开发)。
  • 生产环境:迁移至 Bitnami Secure Images,获取强化容器、CVE 透明度(VEX/KEV)、SBOM 及企业支持。

详细信息参考 https://github.com/bitnami/containers/issues/83267%E3%80%82

更多相关 Docker 镜像与资源

以下是 bitnamicharts/flink 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:

  • library/flink Docker 镜像说明(Apache Flink,流处理和批处理大数据引擎)
  • bitnami/flink Docker 镜像说明(Apache Flink 流处理引擎,Bitnami 企业级配置)
  • apache/flink Docker 镜像说明(Apache Flink 流处理引擎,Apache 官方版本)
  • apache/hadoop Docker 镜像说明(Apache Hadoop 大数据处理框架,适合分布式存储和计算)
  • bitnami/spark Docker 镜像说明(Apache Spark 大数据处理引擎,Bitnami 企业级配置)

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 flink 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/bitnamicharts/flink:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull bitnamicharts/flink:<标签>

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Apache Flink® 是一款功能强大的开源分布式流处理与批处理框架,具备低延迟、高吞吐的实时数据处理能力,支持事件时间语义与状态管理,可实现 Exactly-Once 数据一致性保障,广泛应用于实时数据分析、企业级 ETL、机器学习数据流处理及复杂事件检测等领域,通过统一的计算模型高效融合流批处理需求,为分布式数据处理提供稳定可靠的解决方案。
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Bitnami Secure Images(VMware Tanzu)
Bitnami安全镜像为Apache Flink提供预配置、安全强化的运行环境,适用于部署流处理与批处理应用。
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Apache Flink Docker镜像用于容器化部署Flink,可通过Docker Hub官方镜像获取(可能存在发布延迟或版本缺失),此处镜像由Flink PMC管理,完整使用文档参见官方指南。
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