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来看看基于Kubernetes的Spark部署完全指南

来看看基于Kubernetes的Spark部署完全指南

作者: 老率的IT私房菜 | 来源:发表于2020-05-19 20:12 被阅读0次

    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。

    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 http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-${hadoop_ver}/hadoop-${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 http://archive.apache.org/dist/spark/spark-${spark_ver}/spark-${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 http://central.maven.org/maven2/org/apache/hadoop/hadoop-aws/2.8.2/hadoop-aws-2.8.2.jar -o /opt/spark/jars/hadoop-aws-2.8.2.jar

    RUN curl http://central.maven.org/maven2/org/apache/httpcomponents/httpclient/4.5.3/httpclient-4.5.3.jar -o /opt/spark/jars/httpclient-4.5.3.jar

    RUN curl http://central.maven.org/maven2/joda-time/joda-time/2.9.9/joda-time-2.9.9.jar -o /opt/spark/jars/joda-time-2.9.9.jar

    RUN curl http://central.maven.org/maven2/com/amazonaws/aws-java-sdk-core/1.11.712/aws-java-sdk-core-1.11.712.jar -o /opt/spark/jars/aws-java-sdk-core-1.11.712.jar

    RUN curl http://central.maven.org/maven2/com/amazonaws/aws-java-sdk/1.11.712/aws-java-sdk-1.11.712.jar -o /opt/spark/jars/aws-java-sdk-1.11.712.jar

    RUN curl http://central.maven.org/maven2/com/amazonaws/aws-java-sdk-kms/1.11.712/aws-java-sdk-kms-1.11.712.jar -o /opt/spark/jars/aws-java-sdk-kms-1.11.712.jar

    RUN curl http://central.maven.org/maven2/com/amazonaws/aws-java-sdk-s3/1.11.712/aws-java-sdk-s3-1.11.712.jar -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

    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:

    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        7077/TCP,8080/TCP  9m

    向Spark集群提交Job

    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 http://192.168.132.147:4040

    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._

    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()

    最后,你可以使用kubectl patch command命令更新Spark部署。比如,你可以在负载较高时添加更多工作节点,然后在负载下降后删除这些工作节点。

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