基于Kubernetes的Spark部署完全指南

副标题#e# 【金融特辑】光大****科技部DBA女神带你从0到1揭秘MGR 【编者的话】本文是在Kubernets上搭建Spark集群的操作指南,同时提供了Spark测试任务及相关的测试数据,通过阅读本文,你可以实践从制作Spark镜像、搭建Spark容器集群,到在集群上运行测试任

副标题#e#

【金融特辑】光大****科技部DBA女神带你从0到1揭秘MGR

【编者的话】本文是在Kubernets上搭建Spark集群的操作指南,同时提供了Spark测试任务及相关的测试数据,通过阅读本文,你可以实践从制作Spark镜像、搭建Spark容器集群,到在集群上运行测试任务的完整流程。

Yarn曾经是Hadoop默认的资源编排管理平台。但最近情况有所变化,特别是对于Hadoop中的Spark,由于其与S3等其他存储平台集成得很好,而与Hadoop生态中其他组件反而没有太紧密的关联,因此Kubernetes正迅速替代Yarn,成为基于对象存储的Spark系统的默认编排管理平台。在这篇文章中,我们将深入研究如何在Kubernetes集群上构建和部署Spark容器。由于Spark的运行依赖于数据,我们将配置Spark集群通过S3 API进行存储操作。

基于Kubernetes的Spark部署完全指南

构建Spark容器

在Kubernetes上部署应用的第一步,是创建容器。虽然有些项目会提供官方的容器镜像,但截止到写此文时,Apache Spark并没有提供官方镜像。因此我们将自己创建Spark容器,让我们从Dockerfile开始。

FROM java:openjdk-8-jdk 

 

ENV hadoop_ver 2.8.2 

ENV spark_ver 2.4.4 

 

RUN mkdir -p /opt && \ 

cd /opt && \ 

curl ${hadoop_ver}/hadoop-${hadoop_ver}.tar.gz | \ 

    tar -zx && \ 

ln -s hadoop-${hadoop_ver} hadoop && \ 

echo Hadoop ${hadoop_ver} installed in /opt 

 

RUN mkdir -p /opt && \ 

cd /opt && \ 

curl ${spark_ver}/spark-${spark_ver}-bin-without-hadoop.tgz | \ 

    tar -zx && \ 

ln -s spark-${spark_ver}-bin-without-hadoop spark && \ 

echo Spark ${spark_ver} installed in /opt 

 

ENV SPARK_HOME=/opt/spark 

ENV PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin 

ENV HADOOP_HOME=/opt/hadoop 

ENV PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 

ENV LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native 

 

RUN curl  -o /opt/spark/jars/hadoop-aws-2.8.2.jar 

RUN curl  -o /opt/spark/jars/httpclient-4.5.3.jar 

RUN curl time/joda-time/2.9.9/joda-time-2.9.9.jar -o /opt/spark/jars/joda-time-2.9.9.jar 

RUN curl  -o /opt/spark/jars/aws-java-sdk-core-1.11.712.jar 

RUN curl  -o /opt/spark/jars/aws-java-sdk-1.11.712.jar 

RUN curl  -o /opt/spark/jars/aws-java-sdk-kms-1.11.712.jar 

RUN curl  -o /opt/spark/jars/aws-java-sdk-s3-1.11.712.jar 

 

ADD start-common.sh start-worker start-master / 

ADD core-site.xml /opt/spark/conf/core-site.xml 

ADD spark-defaults.conf /opt/spark/conf/spark-defaults.conf 

ENV PATH $PATH:/opt/spark/bin 

在这个Dockerfile中,我们首先从官方地址下载Apache Spark和Hadoop,然后从Maven获取关联的jar包。当所有关联的文件都已经下载并解压到一个特定的目录后,我们将这些重要的配置文件添加到镜像中。

在这个过程中,你可以很方便的添加自己环境特有的配置。

原本我们可以跳过以上步骤,直接使用一个预先构建好的镜像,但是通过解读这些步骤可以让我们的读者看到Spark容器内部的内容,高级用户可以据此修改来满足他们特殊的需求。

以上示例中使用到的Dockerfile和其他关联的配置文件,可以从这个GitHub仓库中获取。如果要使用这个仓库中的内容,请先使用以下命令将其克隆到本地:

git clone git@github.com:devshlabs/spark-kubernetes.git 

现在,你可以根据需要在你的环境中进行任何更改,然后构建镜像,并上传到你使用的容器注册表中。在本文的示例中,我使用Dockerhub作为容器注册表,命令如下:

cd spark-kubernetes/spark-container 

docker build . -t mydockerrepo/spark:2.4.4 

docker push mydockerrepo/spark:2.4.4 

记得将其中的mydockerrepo替换为你实际的注册表名字。

在Kubernetes上部署Spark

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至此,Spark容器镜像已经构建好,并可以拉取使用了。让我们使用此镜像来部署Spark Master和Worker。第一步是创建Spark Master。我们将使用Kubernetes ReplicationController创建Spark Master。在本文的示例中,我仅用单实例创建Spark Master。而在有HA需求的生产环境中,你可能需要将副本数设置为3或者以上。

kind: ReplicationController 

apiVersion: v1 

metadata: 

name: spark-master-controller 

spec: 

replicas: 1 

selector: 

component: spark-master 

template: 

metadata: 

  labels: 

    component: spark-master 

spec: 

  hostname: spark-master-hostname 

  subdomain: spark-master-headless 

  containers: 

    – name: spark-master 

      image: mydockerrepo/spark:2.4.4 

      imagePullPolicy: Always 

      command: ["/start-master"] 

      ports: 

        – containerPort: 7077 

        – containerPort: 8080 

      resources: 

        requests: 

          cpu: 100m 

为了使Spark Worker节点可以发现Spark Master节点,我们还需要创建headless服务。

当你从GitHub仓库完成克隆,并进入spark-kubernetes目录后,就可以启动Spark Master服务了,命令如下:

kubectl create -f spark-master-controller.yaml 

kubectl create -f spark-master-service.yaml 

现在,确保Master节点和所有的服务都正常运行,然后就可以开始部署Worker节点了。Spark Worker的副本数设置为2,你可以根据需要修改。Worker启动命令如下:

kubectl create -f spark-worker-controller.yaml 

最后,通过以下命令确认是否所有服务都正常运行:

kubectl get all 

执行以上命令,你应该可以看到类似下面的内容:

#p#副标题#e##p#分页标题#e#

NAME                               READY     STATUS    RESTARTS   AGE 

po/spark-master-controller-5rgz2   1/1       Running   0          9m 

po/spark-worker-controller-0pts6   1/1       Running   0          9m 

po/spark-worker-controller-cq6ng   1/1       Running   0          9m 

 

NAME                         DESIRED   CURRENT   READY     AGE 

rc/spark-master-controller   1         1         1         9m 

rc/spark-worker-controller   2         2         2         9m 

 

NAME               CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE 

svc/spark-master   10.108.94.160   <none>        7077/TCP,8080/TCP   9m 

向Spark集群提交Job

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现在让我们提交一个Job,看看是否执行正常。不过在此之前,你需要一个有效的AWS S3账户,以及存有样本数据的桶存在。我使用了Kaggle下载样本数据,样本数据可以从https://www.kaggle.com/datasna … s.csv获取,获取以后需要上传到S3的桶里。假定桶名是s3-data-bucket,那么样本数据文件则位于s3-data-bucket/data.csv。

数据准备好以后,将其加载到一个Spark master pod中执行。以Pod名为spark-master-controller-5rgz2为例,命令如下:

kubectl exec -it spark-master-controller-v2hjb /bin/bash 

如果你登录进入了Spark系统,可以运行Spark Shell:

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath) 

spark-shell 

Setting default log level to "WARN". 

To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 

Spark context Web UI available at :4040 

Spark context available as ‘sc’ (master = spark://spark-master:7077, app id = app-20170405152342-0000). 

Spark session available as ‘spark’. 

Welcome to 

  ____              __ 

 / __/__  ___ _____/ /__ 

_\ \/ _ \/ _ `/ __/  ‘_/ 

/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.4 

  /_/ 

 

Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_221) 

Type in expressions to have them evaluated. 

Type :help for more information. 

 

scala> 

现在让我们告诉Spark Master,S3存储的详细信息,在上文所示的Scale提示符中输入以下配置:

sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.endpoint", "https://s3.amazonaws.com") 

sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.access.key", "s3-access-key") 

sc.hadoopConfiguration.set("fs.s3a.secret.key", "s3-secret-key") 

现在,只需将以下内容粘贴到Scala提示符中,以提交Spark Job(请记得修改S3相关字段):

import org.apache.spark._ 

import org.apache.spark.rdd.RDD 

import org.apache.spark.util.IntParam 

import org.apache.spark.sql.SQLContext 

import org.apache.spark.graphx._ 

import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators 

import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint 

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors 

import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree 

import org.apache.spark.mllib.tree.model.DecisionTreeModel 

import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils 

 

val conf = new SparkConf().setAppName("YouTube") 

val sqlContext = new SQLContext(sc) 

 

import sqlContext.implicits._ 

import sqlContext._ 

 

#p#副标题#e##p#分页标题#e#

val youtubeDF = spark.read.format("csv").option("sep", ",").option("inferSchema", "true").option("header", "true").load("s3a://s3-data-bucket/data.csv") 

 

youtubeDF.registerTempTable("popular") 

 

val fltCountsql = sqlContext.sql("select s.title,s.views from popular s") 

fltCountsql.show() 

关于作者: dawei

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