Reimpreso de Xiao Xiami 0.0
Introducción: con la popularidad y el desarrollo de Kubernetes, cada vez más empresas y equipos están comenzando a utilizar Kubernetes para administrar e implementar aplicaciones. Sin embargo, la forma predeterminada en que funciona Kubernetes puede no ser la mejor opción, especialmente cuando se necesitan capacidades de implementación y administración de aplicaciones más eficientes y confiables. Por lo tanto, SeaTunnel proporciona una forma de ejecutar el motor Zeta (modo local), que permite a Kubernetes ejecutar el motor Zeta localmente para lograr una implementación y administración de aplicaciones más eficientes. En este artículo, exploraremos más sobre los SeaTunnel k8 que ejecutan el motor zeta (modo local) y aprenderemos cómo aprovechar mejor el motor Zeta.
correr
- Sube SeaTunnel al servidor. He descomprimido y ejecutado install-plugin.sh antes. Por conveniencia, utilicé directamente el Seatunnel después de ejecutar el script install-plugin.sh para demostración.
El directorio lib después de ejecutar install-plugin contiene lo siguiente
tar -zxvf apache-seatunnel-2.3.3-bin.tar.gz
sh apache-seatunnel-2.3.3/bin/install-plugin.sh
tar -czvf apache-seatunnel-2.3.3-bin.tar.gz apache-seatunnel-2.3.3
- Construya la imagen de SeaTunnel. Cree un Dockerfile en la misma carpeta donde está instalado Seatunnel. La configuración es la siguiente, puedes elegir la versión tú mismo
FROM openjdk:8
ENV SEATUNNEL_VERSION="2.3.3"
COPY /apache-seatunnel-${SEATUNNEL_VERSION}-bin.tar.gz /opt/apache-seatunnel-${SEATUNNEL_VERSION}-bin.tar.gz
WORKDIR /opt
RUN tar -xzvf apache-seatunnel-${SEATUNNEL_VERSION}-bin.tar.gz
RUN mv apache-seatunnel-${SEATUNNEL_VERSION} seatunnel
RUN rm -f /opt/apache-seatunnel-${SEATUNNEL_VERSION}-bin.tar.gz
WORKDIR /opt/seatunnel
Ejecutando una orden
docker build -t seatunnel:2.3.3 -f Dockerfile.
- Ver imagen
docker images
Reflejado como se muestra a continuación
- Cargue la imagen en k8s. Minikube se utiliza aquí para demostración.
minikube image load seatunnel:2.3.3
minikube image ls
Ver imagen
- Cree seatunnel.streaming.conf como se muestra a continuación
env {
execution.parallelism = 1
job.mode = "STREAMING"
checkpoint.interval = 2000
}
source {
FakeSource {
result_table_name = "fake"
row.num = 160000
schema = {
fields {
name = "string"
age = "int"
}
}
}
}
transform {
}
sink {
Console {}
}
- Crear mapa de configuración
kubectl create cm seatunnel-config \
--from-file=seatunnel.streaming.conf=seatunnel.streaming.conf
- Cree seatunnel.yaml como el siguiente ejemplo
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: seatunneltest
spec:
containers:
- name: seatunnel
image: seatunnel:2.3.3
command: ["/bin/sh","-c","/opt/seatunnel/bin/seatunnel.sh --config /data/seatunnel.streaming.conf -e local"]
volumeMounts:
- name: seatunnel-config
mountPath: /data/seatunnel.streaming.conf
subPath: seatunnel.streaming.conf
volumes:
- name: seatunnel-config
configMap:
name: seatunnel-config
items:
- key: seatunnel.streaming.conf
path: seatunnel.streaming.conf
~
implementar
kubectl apply -f seatunnel.yaml
Vea los resultados del pod de la siguiente manera
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