kubernetes中搭建spark集群的方式

发布时间：2021-07-27 23:49:47 作者：chen
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Kubernetes中搭建Spark集群的方式

概述

Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，广泛应用于大数据处理和分析。Kubernetes是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。将Spark部署在Kubernetes上，可以充分利用Kubernetes的资源管理、调度和弹性扩展能力，提高Spark集群的效率和可靠性。

本文将详细介绍如何在Kubernetes中搭建Spark集群，包括准备工作、部署步骤、配置优化以及常见问题的解决方案。

准备工作

1. 安装Kubernetes集群

在开始之前，确保你已经有一个运行中的Kubernetes集群。你可以使用Minikube、kubeadm、kops等工具在本地或云环境中搭建Kubernetes集群。

2. 安装kubectl

kubectl是Kubernetes的命令行工具，用于与Kubernetes集群进行交互。确保你已经安装并配置好kubectl。

3. 安装Helm（可选）

Helm是Kubernetes的包管理工具，可以简化应用的部署和管理。如果你打算使用Helm来部署Spark，需要先安装Helm。

curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 | bash

4. 下载Spark发行版

从Apache Spark官网下载最新的Spark发行版。选择预编译的Hadoop版本，解压到本地目录。

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
tar -xzf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
cd spark-3.1.2-bin-hadoop3.2

部署Spark集群

1. 使用Kubernetes原生方式部署

1.1 创建Service Account和Role Binding

首先，创建一个Service Account和Role Binding，以便Spark的Driver和Executor Pods能够与Kubernetes API进行交互。

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: spark
  namespace: default
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: default
  name: spark-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods"]
  verbs: ["get", "watch", "list", "create", "delete"]
- apiGroups: [""]
  resources: ["services"]
  verbs: ["get", "create", "delete"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: spark-role-binding
  namespace: default
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: spark
  namespace: default
roleRef:
  kind: Role
  name: spark-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

将上述内容保存为spark-rbac.yaml，然后应用：

kubectl apply -f spark-rbac.yaml

1.2 提交Spark作业

使用spark-submit命令提交Spark作业到Kubernetes集群。以下是一个示例命令：

./bin/spark-submit \
  --master k8s://https://<kubernetes-api-server>:6443 \
  --deploy-mode cluster \
  --name spark-pi \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --conf spark.kubernetes.container.image=<spark-image> \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.kubernetes.namespace=default \
  local:///path/to/examples.jar

其中，<kubernetes-api-server>是你的Kubernetes API服务器地址，<spark-image>是Spark的Docker镜像。

2. 使用Helm部署

2.1 添加Spark Helm Chart仓库

首先，添加Spark的Helm Chart仓库：

helm repo add spark-operator https://googlecloudplatform.github.io/spark-on-k8s-operator
helm repo update

2.2 安装Spark Operator

使用Helm安装Spark Operator：

helm install spark-operator spark-operator/spark-operator --namespace spark-operator --create-namespace

2.3 提交Spark作业

使用spark-submit提交作业，与原生方式类似，但可以通过Helm Chart的配置来简化部署。

./bin/spark-submit \
  --master k8s://https://<kubernetes-api-server>:6443 \
  --deploy-mode cluster \
  --name spark-pi \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --conf spark.kubernetes.container.image=<spark-image> \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.kubernetes.namespace=default \
  local:///path/to/examples.jar

配置优化

1. 资源限制

在Kubernetes中，可以为Spark的Driver和Executor Pods设置资源限制，以避免资源争用。

spark.kubernetes.driver.limit.cores=1
spark.kubernetes.executor.limit.cores=2
spark.kubernetes.driver.memory=2g
spark.kubernetes.executor.memory=4g

2. 动态资源分配

Spark支持动态资源分配，可以根据作业的需求自动调整Executor的数量。

spark.dynamicAllocation.enabled=true
spark.dynamicAllocation.minExecutors=1
spark.dynamicAllocation.maxExecutors=10

3. 持久化存储

如果作业需要持久化存储，可以使用Kubernetes的Persistent Volume（PV）和Persistent Volume Claim（PVC）。

spark.kubernetes.driver.volumes.persistentVolumeClaim.spark-data.options.claimName=spark-data-pvc
spark.kubernetes.driver.volumes.persistentVolumeClaim.spark-data.mount.path=/data
spark.kubernetes.executor.volumes.persistentVolumeClaim.spark-data.options.claimName=spark-data-pvc
spark.kubernetes.executor.volumes.persistentVolumeClaim.spark-data.mount.path=/data

常见问题及解决方案

1. Pod无法启动

问题描述：Spark作业提交后，Driver或Executor Pod无法启动。

解决方案： - 检查Service Account和Role Binding是否正确配置。 - 检查资源限制是否合理，避免资源不足。 - 查看Pod的日志，排查具体错误。

2. 作业运行缓慢

问题描述：Spark作业运行速度较慢，无法充分利用集群资源。

解决方案： - 调整Executor的数量和资源分配。 - 启用动态资源分配，根据作业需求自动调整资源。 - 检查网络和存储性能，确保没有瓶颈。

3. 作业失败

问题描述：Spark作业在运行过程中失败。

解决方案： - 查看Driver和Executor的日志，排查具体错误。 - 检查作业的依赖是否齐全，确保所有依赖包都已正确加载。 - 检查Kubernetes集群的状态，确保集群正常运行。

结论

在Kubernetes中搭建Spark集群可以充分利用Kubernetes的资源管理和调度能力，提高Spark集群的效率和可靠性。通过本文的介绍，你可以掌握在Kubernetes中部署Spark集群的基本步骤，并了解如何进行配置优化和问题排查。希望本文对你有所帮助，祝你在Kubernetes上顺利搭建和运行Spark集群！