帮忙解答下native k8s和flink k8s operator 哪种方式更好些？

Native Kubernetes:
1.灵活性：Native Kubernetes允许用户更灵活地管理和扩展Flink集群，因为它直接利用了Kubernetes的API和功能。
2.成熟的解决方案：Kubernetes作为容器编排领域的领导者，已经被广泛接受并用于生产环境，这意味着Native Kubernetes有更多的社区支持和资源。
3.集成和定制化：Native Kubernetes允许用户更好地集成和定制Flink集群，以满足特定的业务需求和性能要求。
4.技术门槛高：需要具备较高的Kubernetes和容器技术能力，才能有效地管理和维护Flink集群。
5.自管理和维护成本高：需要自行处理集群的升级、故障排查、监控和日志等任务，这可能需要大量的时间和资源。
6.集成复杂性：在集成其他工具和服务时，可能需要额外的配置和调整。

Flink K8s Operator:
1.简化部署和管理：Flink K8s Operator为Flink集群提供了更高级别的抽象和管理界面，简化了在Kubernetes上部署和运行Flink集群的复杂性。
2.集成和优化：Flink K8s Operator针对Flink进行了优化和集成，提供了更多的功能和特性，如自动扩缩容、资源隔离等。
3.社区支持：由于是Apache Flink官方提供的解决方案，Flink K8s Operator有更活跃的社区支持和开发活动。
4.依赖性强：Flink K8s Operator高度依赖于Kubernetes和Apache Flink，这可能限制了未来可能的迁移或扩展选项。
5.可能的版本不兼容问题：由于Flink K8s Operator与特定的Apache Flink版本紧密相关，因此在升级Flink版本时可能需要额外的操作和验证。
6.潜在的限制：使用Flink K8s Operator可能会对集群的配置和管理施加一些限制，因为它提供了一个封装好的解决方案。

如果具备Kubernetes和容器技术的专业知识，并且希望有更大的灵活性和定制化选项，那么Native Kubernetes可能是更好的选择。如果希望简化部署和管理、获得更多内置功能和优化，并且更倾向于使用官方支持的解决方案，那么Flink K8s Operator可能更适合。

在选择使用原生的Kubernetes（K8s）与Flink的Kubernetes Operator来运行Flink作业时，需要权衡一些关键因素。以下是对这两种方法的比较：

原生Kubernetes

• 灵活性：使用原生Kubernetes可以让你有最大的灵活性。你可以完全控制Flink集群的部署和配置，并且可以根据需要进行定制。
• 复杂性：但与此同时，使用原生Kubernetes可能会带来额外的复杂性。你需要熟悉Kubernetes的运作方式，包括资源管理、网络配置、存储管理等。此外，你需要自己处理故障恢复、版本升级等任务。

• 成本：使用原生Kubernetes可能需要更多的初始和持续的维护成本，因为你需要负责构建和管理集群的所有基础设施。
  Flink的Kubernetes Operator

• 易用性：Flink的Kubernetes Operator简化了Flink在Kubernetes上的部署和管理。它提供了一组声明式的API，使得用户可以更容易地定义和部署Flink集群。

• 集成和生态：Flink的Kubernetes Operator与Flink生态紧密集成，提供了更好的支持、工具和示例。它可以更好地与Flink的其他组件（如Flink SQL、Table API等）一起工作。

• 成本：使用Flink的Kubernetes Operator可能意味着更高的成本，尤其是对于大型生产环境。一部分原因是，这些Operator可能需要额外的维护和开发工作来满足特定的业务需求。
  选择建议

• 如果你对Kubernetes有深入的了解，并且希望有最大的灵活性来定制你的Flink集群，那么原生Kubernetes可能是一个好选择。

• 如果你更关心易用性和与Flink生态的集成，并且愿意在一定程度上牺牲灵活性，那么Flink的Kubernetes Operator可能更适合你。

Flink Kubernetes Operator和Native Kubernetes两者各有千秋，选择哪种方式更好主要取决于实际需求和使用场景。

Flink Kubernetes Operator是Apache Flink官方提供和推荐的部署方式，它可以极大地简化将Flink应用部署到Kubernetes上的配置。使用Flink Kubernetes Operator，用户可以通过原生的Kubernetes工具如kubectl管理Flink应用程序及其生命周期，提供了更多的便捷性和易用性。此外，从1.7.0版本开始，Flink的自动伸缩逻辑与Kubernetes和Flink Kubernetes Operator进行了解耦，使得其更具灵活性和可扩展性。

Native Kubernetes模式则需要预先确定资源数量，系统会根据任务需求从Kubernetes集群中申请可用资源。

因此，对于大部分用户来说，使用Flink Kubernetes Operator是更好的选择，因为它提供了更多的便捷性和易用性。但在某些特定需求下，如需要更细粒度的资源控制或与Kubernetes有更紧密的集成时，可能会选择Native Kubernetes模式。

Kubernetes模式下，Flink又细分为Native Kubernetes和Flink Kubernetes Operator两种模式，在实际应用中，比较少使用Native Kubernetes，而是使用Flink Kubernetes Operator居多。此外，Flink Kubernetes Operator也是Apache Flink官方提供和推荐的，它可以极大的简化将Flink应用部署到K8s上的配置。

Flink Kubernetes Operator扩展了Kubernetes API，能够管理和操作Flink部署，具有以下特点:

1、部署和监控Flink Application和Session模式的FlinkDeployment（这里的FlinkDeployment是Flink集群在K8s上的资源类型）
2、升级、挂起和删除FlinkDeployment
3、提供完整的日志记录和运行指标监控集成
4、能实现Flink 应用的灵活部署，与Kubernetes工具原生集成

——参考链接。

Native Kubernetes（原生Kubernetes）模式
直接利用Kubernetes的API进行资源调度和管理，无需额外依赖Operator。
更底层、更灵活，可以根据实际需要自定义资源配置和Pod模板。

Flink K8s Operator和Native K8s各有优缺点，选择哪种方式更好取决于具体的需求和环境。

Flink K8s Operator是Apache Flink官方提供和推荐的，可以极大地简化将Flink应用部署到K8s上的配置。它可以与Kubernetes原生工具（如kubectl）无缝集成，允许用户通过这些工具管理Flink应用程序及其生命周期。此外，从1.7.0版本开始，Flink的自动伸缩逻辑与Kubernetes和Flink K8s Operator进行了解耦，使得其更具灵活性和可扩展性。

Native K8s则需要预先确定需要使用的资源数量，系统会实时根据任务需求自动去K8s集群申请可用资源。然而，这种方式需要预先确定资源数量，可能会对资源的利用率造成影响。

因此，对于大部分用户来说，使用Flink K8s Operator可能更为便捷和易用。然而，对于需要更大灵活性和可扩展性的用户来说，Native K8s可能是一个更好的选择。

选择Native K8s还是Flink K8s Operator主要取决于您的具体需求和环境。以下是一些考虑因素：

复杂性：Native K8s需要您手动配置和管理K8s集群，这可能涉及大量的工作和复杂的操作。相比之下，Flink K8s Operator提供了更为简洁的配置和部署方式，使得将Flink应用程序部署到K8s集群更为简单。
集成与协同：如果您希望Flink与K8s有更好的集成和协同，那么Flink K8s Operator可能更适合您。Flink K8s Operator是Flink官方推荐的部署工具，可以更好地与Flink生态系统和K8s集群协同工作。
可扩展性和灵活性：Native K8s提供了更大的可扩展性和灵活性，允许您根据需要进行自定义配置和调整。然而，对于大多数用户来说，Flink K8s Operator提供的默认配置可能已经足够，并且无需进行过多的自定义操作。
长期支持与维护：选择Native K8s意味着您需要自行负责整个生命周期的支持和维护。相比之下，Flink K8s Operator可能会提供更长期的支持和维护，因为它是Flink官方提供的工具。
成本：使用Flink K8s Operator可能会涉及一定的成本，例如使用Flink提供的云服务。而使用Native K8s则可能意味着较低的成本，但需要您自行管理和维护整个环境。
综上所述，选择Native K8s还是Flink K8s Operator取决于您的具体需求和环境。如果您希望简化配置和部署、追求更好的集成和协同、避免过多的自定义操作，那么Flink K8s Operator可能是一个更好的选择。然而，如果您需要更大的可扩展性和灵活性、自行负责整个生命周期的支持和维护、或者希望降低成本，那么Native K8s可能更适合您。

选择使用Native K8s还是Flink K8s Operator取决于具体的应用场景和需求。这两种方式各有优缺点，因此无法简单地断言哪种方式更好。下面是对两种方式的简单比较：

1. 优点：

Native K8s：

• 自动资源管理：K8s具有强大的资源管理能力，能够自动分配和管理资源，包括容器、存储和网络。这有助于确保资源的高效利用和系统的稳定性。
• 高度可扩展性：K8s支持横向扩展，可以通过添加节点来增加资源容量，满足不断增长的工作负载需求。
• 易于集成：K8s与许多其他工具和框架兼容，例如Docker、Jenkins、Prometheus等，这使得集成变得更加容易。

Flink K8s Operator：

• 自动部署和配置：Flink K8s Operator可以自动部署和管理Flink集群，包括配置、版本控制、资源分配和故障恢复等。这减少了手动配置和部署的复杂性。
• 可靠性：Flink K8s Operator提供了更高的可靠性，因为它会自动处理容错和故障恢复，确保数据一致性和系统稳定性。
• 与K8s集成良好：Flink K8s Operator与K8s紧密集成，可以充分利用K8s的资源管理和调度能力。

1. 缺点：

Native K8s：

• 缺乏自定义性：K8s的自动资源管理功能可能会限制用户的自定义性。如果需要更多的自定义控制，可能需要考虑其他工具或技术。
• 学习和使用成本：K8s是一个复杂的平台，需要一定的学习和使用成本。对于没有经验的用户来说，可能需要更多的时间和资源来熟悉K8s。

Flink K8s Operator：

• 需要额外依赖：Flink K8s Operator需要安装和配置Flink Operator组件，这可能会增加项目的学习曲线和部署成本。
• 对现有K8s集群的要求：如果现有的K8s集群没有满足Flink Operator的要求，可能需要升级或改造集群以满足要求。

综上所述，选择哪种方式取决于具体需求。如果需要高度自动化的资源管理和扩展能力，以及易于集成的优势，那么Native K8s可能是更好的选择。如果需要更高级的部署和管理功能，以及与K8s的紧密集成，那么Flink K8s Operator可能更适合。另外，也可以考虑将两种方式结合起来使用，利用各自的优势来满足不同的需求。

在选择使用Flink on Kubernetes时，选择Native Kubernetes还是Flink Kubernetes Operator主要取决于你的具体需求和环境。以下是一些考虑因素：

原生Kubernetes集成：

优点：
与Kubernetes的集成更加直接和紧密，因此更容易获得Kubernetes提供的所有功能和优势。
无需额外的Operator或中介层，可能更加简洁和高效。
缺点：
需要对Kubernetes有深入的了解，以便正确地配置和管理Flink集群。
需要自行处理许多与集群管理相关的任务，例如节点管理、故障恢复等。
Flink Kubernetes Operator：

优点：
提供了一个抽象层，简化了Flink集群的管理和运维。
自动处理许多常见任务，如节点管理、故障恢复等。
允许更容易地与Kubernetes集成，并提供额外的功能和便利性。
缺点：
需要额外的组件来处理Operator的工作，可能增加一些复杂性。
在某些情况下，可能不如原生Kubernetes集成那么高效。
结论：

如果你有深厚的Kubernetes知识和经验，并且希望获得Kubernetes提供的所有功能和优势，那么原生Kubernetes集成可能是更好的选择。
如果你希望简化Flink集群的管理和运维，或者需要额外的便利性和功能（例如自动扩缩容），那么Flink Kubernetes Operator可能是一个更好的选择。
无论选择哪种方式，都建议在实际部署之前进行充分的测试和验证，以确保它满足你的需求和预期。

在使用Flink on Kubernetes时，Native Kubernetes模式和Flink Kubernetes Operator都是部署和管理Flink应用的有效方式，但它们在运维复杂度和自动化程度上有区别：

Native Kubernetes模式

• 优点：

  • 直接利用原生Kubernetes API来部署和管理Flink作业，无需额外的控制器或operator。
  • 用户可以直接控制和调整Kubernetes原生资源，比如Pod、Service等。
  • 对于熟悉Kubernetes的用户来说，这种方式可能更为直观。

• 缺点：

  • 配置相对复杂，需要手动管理Flink集群的生命周期，包括JobManager、TaskManager的启动、扩容、缩容、重启等操作。
  • 对于复杂场景下的资源管理和故障恢复，需要编写更多的自定义脚本来处理。

Flink Kubernetes Operator模式

• 优点：

  • 提供了更高层次的抽象和自动化管理，极大地简化了Flink应用在Kubernetes上的部署和维护过程。
  • 自动化处理Flink作业的生命周期管理，包括任务提交、状态监控、故障恢复、水平扩展等。
  • 用户只需关注Flink应用本身的配置，而不用过多关心底层Kubernetes资源的细节。

• 缺点：

  • 引入了额外的组件（Flink Kubernetes Operator），需要安装和维护这个operator本身。
  • 对于不熟悉Operator模式的用户，可能需要学习新的API和概念。

如果你追求自动化程度高、运维简单，尤其是长期在Kubernetes上运行大量Flink作业的场景下，Flink Kubernetes Operator无疑是一种更好的选择。它可以减少人为干预，提高整体运营效率。而如果你的团队非常熟悉Kubernetes并且希望对基础设施有更细粒度的控制，Native Kubernetes模式也完全可以满足需求，但可能需要更多定制化的运维工作。

Native K8S 和 Flink Kubernetes Operator 这两者各有优缺点，适合不同的应用场景。下面是关于这两者的对比：

Native K8S

优点：

• 更高的灵活性：可以直接控制Pod的生命周期，可以选择更适合的容器镜像，调整资源配置等等。

• 直观易懂：不需要额外的学习成本就能理解整个流程。

• 自由定制：可以自由添加/删除/升级Pod，满足个性化需求。

缺点：

• 复杂性较高：需要手动编排Pod，维护Dockerfile，配置YAML文件等。

• 缺乏自动化运维能力：例如自动扩容缩容等功能需要自行实现。

Flink Kubernetes Operator

优点：

• 易于安装和使用：只需几条命令即可快速搭建Flink集群。

• 自动化运维：Operator负责管理和调度Pod，无需人工干预。

• 弹性伸缩：可以轻松扩展或缩减集群规模，节省人力物力。

缺点：

• 学习曲线较陡峭：初次接触可能需要花费较多精力学习Operator的工作原理及API调用规范。

• 对于特殊需求的支持不够友好：若需实现较为复杂的特异性需求，可能需要一定的技术积累才能实现。

综上所述，选择哪一种方式取决于您的具体情况和偏好。如果您追求更高的灵活性和自主权，那么Native K8S的方式可能更适合您。相反，如果您重视便捷性和自动化程度，那么Flink Kubernetes Operator可能是更好的选择。

具体文章可以参考：https://img-blog.csdnimg.cn/74ede07b3b30419098ff1d53caecb131.png?x-oss-process=image/watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAWWFwaGV0c-S4tua3t-S4luWkp-mtlOeOiw==,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

在选择Apache Flink部署到Kubernetes（k8s）的方式时，主要有两种方法：Native Kubernetes模式和使用FlinkKubernetesOperator。这两种方式各有特点：

1. Native Kubernetes：

   • 这是Flink直接支持的原生部署方式，从Flink 1.9版本开始引入。
   • 在这种模式下，Flink自身能够理解并利用Kubernetes API来动态管理JobManager、TaskManager等组件的Pod。
   • 用户可以直接通过Flink配置文件指定Kubernetes服务的相关参数，如资源配置、卷挂载、服务发现等。
   • Native K8s模式可以实现资源自动伸缩、故障恢复等功能。

2. Flink Kubernetes Operator：

   • 是一种更高级别的抽象层，基于Kubernetes Operator模式设计，专门针对Flink任务进行了封装和优化。
   • Flink Kubernetes Operator作为Kubernetes控制器，能自动化处理Flink应用的生命周期管理，包括创建、更新、扩缩容以及监控健康状态等操作。
   • 使用Operator简化了用户的配置工作，用户只需提供描述Flink作业和集群配置的自定义资源定义(Custom Resource Definitions, CRDs)，Operator会负责将这些资源转换为实际的Kubernetes对象进行管理。

结论：

• 如果追求与Kubernetes平台集成的深度和对资源管理的细粒度控制，Native Kubernetes模式是一个不错的选择，尤其是对于熟悉Kubernetes且需要灵活配置的用户。
• 而对于希望简化Flink应用部署及运维流程，并专注于业务逻辑开发而非底层基础设施管理的团队来说，Flink Kubernetes Operator则提供了更高的抽象层次和便利性，能够更好地自动化和标准化Flink应用在Kubernetes上的部署和运维过程。

综上所述，Flink Kubernetes Operator通常被认为是更好的选择，因为它由官方提供并推荐，极大地简化了Flink应用在Kubernetes上的部署和管理复杂性，特别是对于大规模生产环境而言，其优势更为明显。不过具体选择哪种方案，还需根据组织的技术栈、运维要求和团队能力等因素综合考虑。

Apache Flink支持在Kubernetes上部署，可以选择使用Native Kubernetes或Apache Flink支持在Kubernetes上部署，可以选择使用Native Kubernetes或Flink Kubernetes Operator。Native Kubernetes模式需要预先确定所需的资源数量，系统会根据任务需求自动向K8s集群申请可用资源。而Flink Kubernetes Operator是Flink官方推荐的方式，可以极大地简化将Flink应用部署到K8s上的配置，它还可以简化Flink应用在Kubernetes集群上的部署、扩展和管理。

具体来说，Flink Kubernetes Operator可以将Flink作业定义为Kubernetes资源，使得Flink作业的管理和调度更为灵活。创建Flink Kubernetes Session集群时，Flink客户端会连接到Kubernetes ApiServer提交集群描述，包括ConfigMap规范、Job Manager服务规范、Job Manager Deployment规范和Owner Reference等信息，然后由Kubernetes负责创建相应的资源。

选择使用 Native K8s 还是 Flink Kubernetes Operator 主要取决于您的具体需求和环境。
Native K8s 是 Flink 直接部署在 Kubernetes 上的方式，这种方式使得 Flink 可以充分利用 Kubernetes 的资源管理和调度能力。Flink 1.13 及以上版本支持 Native K8s 部署。如果您希望简化部署和管理过程，并充分利用 Kubernetes 的强大功能，那么 Native K8s 可能是更好的选择。
Flink Kubernetes Operator 则是 Flink 的一个附加组件，用于在 Kubernetes 上管理和部署 Flink 应用程序。这种方式允许您在 Kubernetes 上使用 Flink 作为服务，同时仍然保留 Flink 的一些特性。如果您希望在不改变现有 Flink 部署和管理方式的情况下尝试 Kubernetes，那么 Flink Kubernetes Operator 可能是一个更好的起点。

Flink Kubernetes Operator比Native Kubernetes更好。
Flink Kubernetes Operator是Apache Flink官方提供和推荐的，可以极大的简化将Flink应用部署到K8s上的配置。而Native
Kubernetes需要预先确定需要使用的资源数量，系统会实时根据任务需要自动去K8s集群申请能申请到的资源。此回答整理自钉群“【①群】Apache Flink China社区”