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Kubernetes中部署Spark方法

Spark是新一代分布式内存计算框架,Apache开源的顶级项目。相比于Hadoop Map-Reduce计算框架,Spark将中间计算结果保留在内存中,速度提升10~100倍;同时它还提供更丰富的算子,采用弹性分布式数据集(RDD)实现迭代计算,更好地适用于数据挖掘、机器学习算法,极大提升开发效率。

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

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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良许

作者: 良许

良许,世界500强企业Linux开发工程师,公众号【良许Linux】的作者,全网拥有超30W粉丝。个人标签:创业者,CSDN学院讲师,副业达人,流量玩家,摄影爱好者。
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