本文整理自火山引擎云原生计算研发工程师陶克路、王正在 ApacheCon Asia 2022 上的演讲。文章主要介绍了 Apache Zeppelin 支持 Flink 和 Spark 云原生实践。

作者｜火山引擎云原生计算研发工程师-陶克路、火山引擎云原生计算研发工程师-王正

Apache Zeppelin 介绍

Apache Zeppelin 是一个支持 20 多种语言 Notebook 的后端，可以用于数据摄入、发现、转换及分析，也能够实现数据的可视化，如饼图、柱状图、折线图等。

典型使用场景是通过开发 Zeppelin 的代码片段或者 SQL，通过提交到后端实现实时交互，并通过编写 Notebook 的 Paragraph 集合，借助调度系统实现定时调度任务。

Zeppelin 的技术架构包含三个部分：Client、Server 和 Interpreter。Client 和 Server 通过 Restful 接口或 WebSocket 接口进行交互，Interpreter 解释器则是一个独立于 Zeppelin Server 的进程，在 K8s 环境上面拥有独立的 POD 和环境信息。

Apache Zeppelin 的云原生实践

Apache Zeppelin 的云原生实践包含五个部分：

• Docker 镜像优化：开源 Zeppelin 包含了较多的解释器，在火山引擎的实践过程中，我们通过裁剪只包含 Flink 和 Spark 的部分，同时利用 Docker 镜像的多阶段构建技术，达到镜像缩小、体积缩小的目的，实现镜像层数的缩减；
• 元数据存储：Zeppelin 包含多种元数据，其中重要的元数据 Notebook 可以支持本地文件的存储、远程存储、对象存储等；在扩展之后能够支持火山引擎 TosNotabookRepo 的对象存储；另外一种存储则需要借助 K8s 里的 Persistent Volume 机制，将一块磁盘/云盘，映射成固定的 Volume 挂载到 POD 内部实现自动/手动的存储；
• 跨 Namespace 提交作业：Namespace 在 K8s 中的实现机制为逻辑隔离但底层 Node 共享，我们以此实现单租户/多租户不同子账号之间的隔离及资源的不互通；通过支持 Zeppelin 跨 namespace 提交作业的功能来用户功能的完整性；

• RBAC 权限：RBAC 权限也是 K8s 提供的权限机制，包含：实体、权限和权限的关联。K8s 的权限可以分为两种：分别是在 Namespace 内部的权限和跨 Namespace 资源的权限，跨 Namespace 资源的权限需要通过 Cluster Role 先进行权限的声明，并与 ServiceAccount 绑定后实现；

• SSO 单点登录：在集成 Zeppelin 后，用户使用作业平台时已经产生过登录的动作，再次登陆Zeppelin对用户的使用体验很不友好。所以基于 Shiro 做相应的扩展，通过增加 Shiro Plugin 共享 JWT Token 的方式避免用户二次登录，提升用户使用体验。

基于 Zeppelin 的 Flink 云原生实践

Flink on K8s 的工作原理

目前 Flink on K8s 主要有两种工作方式：

• Standalone：在提交作业之前，先使用 K8s 的 Deployment 方式将 Flink Cluster 部署启动，启动之后再进行作业的提交。这种方式主要的弊端在于在运行作业之前需要预先申请所有的资源，由于整体资源是固定的，所以如果对于作业使用的资源预估不准确，就会造成资源浪费或资源不足，从而导致作业无法执行成功。
• Native K8s：Native K8s 和 Standalone 方式最大区别是借助 Flink 里的 ResourceManager 请求资源进行按需创建。目前 Flink 的 Native K8s 支持两种方式：Session 和 Application。

• Session：Flink 自身支持的集群方式。
• 首先，启动一个 Session 集群，然后进行作业的提交。
• 第二步，启动 SVC、Deployment、ConfigMap，包括另外一个 SVC，通过外部网络进行访问。这一步启动的资源中并不包含 TaskManager，后续的 TaskManager 需要按需申请。
• 第三步，用户通过 Flink Client 提交作业，通过 Flink Client 中内置的 K8s Client 找到相应 Session 集群的 Endpoint，并计算程序所需的资源， K8s APIServer 创建 TaskManager 后，TaskManager 将心跳注册到 JobManager 的 ResourceManager 里面，最终在 TaskManager 上进行作业的提交和运行。
• Session 集群的使用主要用于共享资源，主要在测试环境使用的比较多，这种方式的优势在于资源使用率较高。

• Application：Flink 在 1.11 版本前的作业，JobGraph 的编译等操作都是在客户端进行的，这种模式会造成 client 所在机器负载高、网络压力大、CPU 资源不足等问题，所以 1.11 版本 Flink 推出了 Application Mode 的方式，主要将 Main 的 Job 生成操作放到 JobManager 中，由此 Flink Client 所需承担的操作就变得相对简单，不需要再承担上述额外的操作，即 Application 模式是不需要提前创建作业的。
• 具体的步骤可以简述为用户首先通过 Flink Client 提交到指定 Target IP 的 K8s，然后 Client 通过内置的 K8s 的 Client 找到 K8s APIServer，再通过创建该作业必需的 Job Manager 资源并传输到 Job Manager 里面，由此实现了资源的申请。
• Application 模式相比 Session 最大的一个区别就是 Application 模式下每个作业对应一个Flink class，相对应的作业完成后，Flink class 就会进行销毁，资源使用率没有 Session 模式高，但是隔离性会更好，所以在生产上也推荐使用 Application 模式。

Flink on Zeppelin 的工作原理

Flink on Zeppelin 的工作基本都是用解释器实现的，Flink 的解释器大体上可分为两种，FlinkCmd 解释器和其他 Flink 解释器。

• FlinkCmd 解释器顾名思义就是用命令行的方式提交 Flink 程序；

• 另外一种也是较为常用的解释器，是 %Flink 的解释器，它的运行方式和 FlinkCmd 解释器区别较大，用户提交代码之后会启动一个 Flink Cluster，是由 Zeppelin 提供的 Main Jar，并进行交互操作，将用户的代码提交给 TM 后返回结果，这种方式和 Session 模式的区别是集群资源固定，即 JM、TM 的数目和所使用的资源是固定的，无法根据 TM 代码的执行情况动态调整，用户也无法指定资源。

Flink on Zeppelin 的功能增强

火山引擎对 Flink on Zeppelin 进行了功能增强，主要有以下几个方面：

• 支持 Native K8s 模式
• Flink UI 透出：支持 Ingress / NodePort 类型；Node Port 适用于私有云相关的场景，比如可以通过 Node 的 IP 和端口直接访问 Flink UI。 Ingress 模式由 Main Class 在运行中创建 Ingress 路由，用户的请求通过 Ingress 请求到对应的 Flink 的 Cluster，整个 Ingress 的生命周期是和 Flink 的 Cluster 中的 Deployment 绑定的。在相应的 Flink Cluster 结束后，对应的 Ingress 也会被销毁掉。

• Jar 功能增强：Zeppelin 原生支持用 Flink UDF 依赖的 Jar 包。这些 Jar 包可以存储到本地或 HDFS 中，但云原生场景通常不会使用本地存储的内容，对此我们做了相应的增强：支持引用 http / https 资源；支持引用 S3 协议的存储资源，因为在云上的存储大部分都会用支持 S3 协议的对象存储，比如 AWS 的 S3、阿里云的 OSS、火山引擎的头条 TOS等，所以在此做增强后可以在执行时支持动态下载远程的 Jar 包。
• 支持 HiveCatalog 原生的 SQL 模式，用于实现元数据的复用。
• 支持跨 Namespace 提交作业：原始的 Namespace 隔离了一些权限和资源，每个 Namespace 拥有单独的 Quota；在 K8s 场景下，Zeppelin 可以运行在一个 Namespace 中，然后将作业启动在其他的 Namespace 中，由此支持跨 Namespace 提交作业。
• 支持镜像外的 Main Jar 提交：在原始的 Flink 的 Application 模式下，用户需要提交的 Image 当中包含运行的 Main Jar，因此每个用户每提交一段代码都需要提交一个 Image，不仅操作繁琐，还会占用整个集群当中过多的存储资源，后续对于 Image 的升级也是一个难点。所以，我们通过支持镜像外的 Main Jar 的提交，将相关的参数提交到远端的一个存储上，Flink 运行的时候先进行下载，然后通过找到镜像里的 Main Jar 的方式找到一个本地的 Jar 包进行执行，从而解决无法引用外部资源的问题。
• 运维增强日志：基于 Log4j 的 Logappender 实现，相当于在使用 Logappender 时将 Flink 的所有日志输出到远端的日志系统中，用户就无需登录到 Pod 或者用 Flink UI 来看日志了。指标收集：对接 Prometheus。Flink 运维的指标非常多，所以通过对接 Prometheus 的方式，实现将指标推送到远端，自行收集指标的能力。

基于 Zeppelin 的 Spark 云原生实践

Spark on K8s 工作原理

Spark 在 K8s 上的工作原理和 Flink 的 Application 模式类似，用户提交指令给 K8s APIServer 后，创建对应的 Driver Pod 和 ConfigMap。 Driver Pod 运行相应的程序，根据代码需求向 K8s Master 发送请求申请Executor Pod资源。 Executor Pod创建完毕后开始执行任务，执行完毕后最终销毁。

同样 Spark on Zeppelin 的工作也都是基于解释器实现的。

• 第一种使用 SparkSubmit 解释器，通过命令行执行来实现运行，用户每运行完指令后就会启动一个 Spark 的 Cluster 用来执行任务；

• 第二种解释器也和 Flink 的类似，通过在 Spark Pod 中运行的 Main Jar 发现对应的 Code 从而提交给对应的 Executor Pod 进行执行，执行完成后将结果返回给 Spark 解释器，同样此类解释器也是共用一个 Cluster 进行生命周期的管理。

Spark on Zeppelin 的功能增强

火山引擎同样对 Spark on Zeppelin 进行了功能增强，主要有以下几个方面：

• 支持 K8s Native 模式：在运行的基础上支持 KV 存储，用 TOS 作为远端 Jar 包或资源的存储；
• K8s 模式下透出 Spark UI：使用 NodePort / Ingress 实现透出，通过创建 Service 和 Ingress 绑定到对应的 Driver Port 上也可以实现对应资源的销毁；

• 支持 Hive Catalog
• 垃圾回收：Zeppelin 原生的 Spark 会把所有创建的 Owner Reference 设置为 Zeppelin Server。而 Zeppelin Server 会一直运行导致所有的资源都无法被删除，将 Spark 相关 Job 的 OwnerReference 修改为 Driver Pod 的形式就可以实现对资源的销毁，从而提高资源使用的利用率。

目前，火山引擎流式计算 Flink 版(
https://www.volcengine.com/product/flink)、火山引擎批式计算 Spark 版(
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