kubernetes-handbook/usecases/running-spark-with-kubernet...

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# 运行支持kubernetes原生调度的Spark程序
TL;DR 这个主题比较大,该开源项目也还在不断进行中,我单独做了一个 web 用来记录 spark on kubernetes 的研究和最新进展见: https://jimmysong.io/spark-on-k8s
2017-09-05 15:53:21 +08:00
我们之前就在 kubernetes 中运行过 standalone 方式的 spark 集群,见 [Spark standalone on kubernetes](spark-standalone-on-kubernetes.md)。
2017-09-14 16:05:54 +08:00
目前运行支持 kubernetes 原生调度的 spark 程序由 Google 主导,目前运行支持 kubernetes 原生调度的 spark 程序由 Google 主导fork 自 spark 的官方代码库见https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/ 属于Big Data SIG。
参与到该项目的公司有:
- Bloomberg
- Google
- Haiwen
- Hyperpilot
- Intel
- Palantir
- Pepperdata
- Red Hat
2017-09-27 21:03:09 +08:00
## 为何使用 spark on kubernetes
使用kubernetes原生调度的spark on kubernetes是对现有的spark on yarn/mesos的资源使用方式的革命性的改进主要表现在以下几点
1. Kubernetes原生调度不再需要二层调度直接使用kubernetes的资源调度功能跟其他应用共用整个kubernetes管理的资源池
2. 资源隔离粒度更细原先yarn中的queue在spark on kubernetes中已不存在取而代之的是kubernetes中原生的namespace可以为每个用户分别指定一个namespace限制用户的资源quota
3. 细粒度的资源分配可以给每个spark任务指定资源限制实际指定多少资源就使用多少资源因为没有了像yarn那样的二层调度圈地式的所以可以更高效和细粒度的使用资源
4. 监控的变革因为做到了细粒度的资源分配所以可以对用户提交的每一个任务做到资源使用的监控从而判断用户的资源使用情况所有的metric都记录在数据库中甚至可以为每个用户的每次任务提交计量
5. 日志的变革用户不再通过yarn的web页面来查看任务状态而是通过pod的log来查看可将所有的kuberentes中的应用的日志等同看待收集起来然后可以根据标签查看对应应用的日志
所有这些变革都可以让我们更高效的获取资源、更有效率的获取资源!
## Spark 概念说明
[Apache Spark](http://spark.apache.org) 是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发并于2010年成为Apache的开源项目之一。
在 Spark 中包括如下组件或概念:
- **Application**Spark Application 的概念和 Hadoop 中的 MapReduce 类似,指的是用户编写的 Spark 应用程序,包含了一个 Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的 Executor 代码;
- **Driver**Spark 中的 Driver 即运行上述 Application 的 main() 函数并且创建 SparkContext其中创建 SparkContext 的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在 Spark 中由 SparkContext 负责和 ClusterManager 通信,进行资源的申请、任务的分配和监控等;当 Executor 部分运行完毕后Driver负责将SparkContext 关闭。通常用 SparkContext 代表 Driver
- **Executor**Application运行在Worker 节点上的一个进程该进程负责运行Task并且负责将数据存在内存或者磁盘上每个Application都有各自独立的一批Executor。在Spark on Yarn模式下其进程名称为`CoarseGrainedExecutorBackend`,类似于 Hadoop MapReduce 中的 YarnChild。一个 `CoarseGrainedExecutorBackend` 进程有且仅有一个 executor 对象,它负责将 Task 包装成 taskRunner并从线程池中抽取出一个空闲线程运行 Task。每个 `CoarseGrainedExecutorBackend` 能并行运行 Task 的数量就取决于分配给它的 CPU 的个数了;
- **Cluster Manager**:指的是在集群上获取资源的外部服务,目前有:
- StandaloneSpark原生的资源管理由Master负责资源的分配
- Hadoop Yarn由YARN中的ResourceManager负责资源的分配
- **Worker**集群中任何可以运行Application代码的节点类似于YARN中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点
- **作业Job**包含多个Task组成的并行计算往往由Spark Action催生一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation
- **阶段Stage**每个Job会被拆分很多组 Task每组任务被称为Stage也可称TaskSet一个作业分为多个阶段每一个stage的分割点是action。比如一个job是transformation1 -> transformation1 -> action1 -> transformation3 -> action2这个job就会被分为两个stage分割点是action1和action2。
- **任务Task** 被送到某个Executor上的工作任务
- **Context**启动spark application的时候创建作为Spark 运行时环境。
- **Dynamic Allocation动态资源分配**一个配置选项可以将其打开。从Spark1.2之后对于On Yarn模式已经支持动态资源分配Dynamic Resource Allocation这样就可以根据Application的负载Task情况动态的增加和减少executors这种策略非常适合在YARN上使用spark-sql做数据开发和分析以及将spark-sql作为长服务来使用的场景。Executor 的动态分配需要在 cluster mode 下启用 "external shuffle service"。
- **动态资源分配策略**开启动态分配策略后application会在task因没有足够资源被挂起的时候去动态申请资源这意味着该application现有的executor无法满足所有task并行运行。spark一轮一轮的申请资源当有task挂起或等待 `spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout` (默认1s)时间的时候,会开始动态资源分配;之后会每隔 `spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout` (默认1s)时间申请一次直到申请到足够的资源。每次申请的资源量是指数增长的即1,2,4,8等。之所以采用指数增长出于两方面考虑其一开始申请的少是考虑到可能application会马上得到满足其次要成倍增加是为了防止application需要很多资源而该方式可以在很少次数的申请之后得到满足。
## 架构设计
关于 spark standalone 的局限性与 kubernetes native spark 架构之间的区别请参考 Anirudh Ramanathan 在 2016年10月8日提交的 issue [Support Spark natively in Kubernetes #34377](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/34377)。
简而言之spark standalone on kubernetes 有如下几个缺点:
- 无法对于多租户做隔离,每个用户都想给 pod 申请 node 节点可用的最大的资源。
- Spark 的 masterworker 本来不是设计成使用 kubernetes 的资源调度,这样会存在两层的资源调度问题,不利于与 kuberentes 集成。
而 kubernetes native spark 集群中spark 可以调用 kubernetes API 获取集群资源和调度。要实现 kubernetes native spark 需要为 spark 提供一个集群外部的 manager 可以用来跟 kubernetes API 交互。
2017-09-19 19:24:11 +08:00
### 调度器后台
使用 kubernetes 原生调度的 spark 的基本设计思路是将 spark 的 driver 和 executor 都放在 kubernetes 的 pod 中运行,另外还有两个附加的组件:`ResourceStagingServer` 和 `KubernetesExternalShuffleService`
Spark driver 其实可以运行在 kubernetes 集群内部cluster mode可以运行在外部client modeexecutor 只能运行在集群内部,当有 spark 作业提交到 kubernetes 集群上时,调度器后台将会为 executor pod 设置如下属性:
- 使用我们预先编译好的包含 kubernetes 支持的 spark 镜像,然后调用 `CoarseGrainedExecutorBackend` main class 启动 JVM。
- 调度器后台为 executor pod 的运行时注入环境变量,例如各种 JVM 参数,包括用户在 `spark-submit` 时指定的那些参数。
- Executor 的 CPU、内存限制根据这些注入的环境变量保存到应用程序的 `SparkConf` 中。
- 可以在配置中指定 spark 运行在指定的 namespace 中。
参考:[Scheduler backend 文档](https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/blob/branch-2.2-kubernetes/resource-managers/kubernetes/architecture-docs/scheduler-backend.md)
## 安装指南
2017-09-14 15:38:01 +08:00
我们可以直接使用官方已编译好的 docker 镜像来部署,下面是官方发布的镜像:
| 组件 | 镜像 |
| -------------------------- | ---------------------------------------- |
| Spark Driver Image | `kubespark/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
| Spark Executor Image | `kubespark/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
| Spark Initialization Image | `kubespark/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
| Spark Staging Server Image | `kubespark/spark-resource-staging-server:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
| PySpark Driver Image | `kubespark/driver-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
| PySpark Executor Image | `kubespark/executor-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
2017-09-05 15:53:21 +08:00
我将这些镜像放到了我的私有镜像仓库中了。
还需要安装支持 kubernetes 的 spark 客户端在这里下载https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/releases
根据使用的镜像版本,我下载的是 [v2.1.0-kubernetes-0.3.1](https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/releases/tag/v2.1.0-kubernetes-0.3.1)
2017-09-05 15:53:21 +08:00
**运行 SparkPi 测试**
我们将任务运行在 `spark-cluster` 的 namespace 中,启动 5 个 executor 实例。
2017-09-05 15:53:21 +08:00
```bash
./bin/spark-submit \
--deploy-mode cluster \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
--kubernetes-namespace spark-cluster \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.app.name=spark-pi \
2018-05-04 19:48:54 +08:00
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/kubespark-spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/kubespark-spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
2017-09-05 15:53:21 +08:00
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0-k8s-0.3.1-SNAPSHOT.jar
```
关于该命令参数的介绍请参考https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html
**注意:** 该 jar 包实际上是 `spark.kubernetes.executor.docker.image` 镜像中的。
这时候提交任务运行还是失败,报错信息中可以看到两个问题:
- Executor 无法找到 driver pod
- 用户 `system:serviceaccount:spark-cluster:defaul` 没有权限获取 `spark-cluster` 中的 pod 信息。
2017-09-05 15:53:21 +08:00
提了个 issue [Failed to run the sample spark-pi test using spark-submit on the doc #478](https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/issues/478)
需要为 spark 集群创建一个 `serviceaccount``clusterrolebinding`
```bash
kubectl create serviceaccount spark --namespace spark-cluster
kubectl create rolebinding spark-edit --clusterrole=edit --serviceaccount=spark-cluster:spark --namespace=spark-cluster
```
该 Bug 将在新版本中修复。
2017-09-19 19:24:11 +08:00
## 用户指南
2017-09-09 22:40:26 +08:00
2017-09-14 15:38:01 +08:00
### 编译
2017-09-09 22:40:26 +08:00
Fork 并克隆项目到本地:
```bash
git clone https://github.com/rootsongjc/spark.git
```
编译前请确保你的环境中已经安装 Java8 和 Maven3。
```bash
## 第一次编译前需要安装依赖
build/mvn install -Pkubernetes -pl resource-managers/kubernetes/core -am -DskipTests
## 编译 spark on kubernetes
build/mvn compile -Pkubernetes -pl resource-managers/kubernetes/core -am -DskipTests
## 发布
dev/make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2.7 -Pkubernetes
```
第一次编译和发布的过程耗时可能会比较长,请耐心等待,如果有依赖下载不下来,请自备梯子。
详细的开发指南请见https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/blob/branch-2.2-kubernetes/resource-managers/kubernetes/README.md
2017-09-14 15:38:01 +08:00
### 构建镜像
使用该脚本来自动构建容器镜像https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/pull/488
将该脚本放在 `dist` 目录下,执行:
```bash
2018-05-04 19:48:54 +08:00
./build-push-docker-images.sh -r harbor-001.jimmysong.io/library -t v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 build
./build-push-docker-images.sh -r harbor-001.jimmysong.io/library -t v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 push
2017-09-14 15:38:01 +08:00
```
**注意:**如果你使用的 MacOSbash 的版本可能太低,执行改脚本将出错,请检查你的 bash 版本:
```bash
bash --version
GNU bash, version 3.2.57(1)-release (x86_64-apple-darwin16)
Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc.
```
上面我在升级 bash 之前获取的版本信息,使用下面的命令升级 bash
```bash
brew install bash
```
升级后的 bash 版本为 `4.4.12(1)-release (x86_64-apple-darwin16.3.0)`
编译并上传镜像到我的私有镜像仓库,将会构建出如下几个镜像:
```bash
2018-05-04 19:48:54 +08:00
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-resource-staging-server:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-shuffle:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
2017-09-14 15:38:01 +08:00
```
## 运行测试
`dist/bin` 目录下执行 spark-pi 测试:
```bash
./spark-submit \
--deploy-mode cluster \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
--kubernetes-namespace spark-cluster \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.app.name=spark-pi \
2018-05-04 19:48:54 +08:00
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
2017-09-14 15:38:01 +08:00
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar
```
详细的参数说明见https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html
**注意:**`local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar` 文件是在 `spark-driver``spark-executor` 镜像里的,在上一步构建镜像时已经构建并上传到了镜像仓库中。
执行日志显示:
```bash
2017-09-14 14:59:01 INFO Client:54 - Waiting for application spark-pi to finish...
2017-09-14 14:59:01 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1505372339796-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
service account name: spark
volumes: spark-token-zr8wv
node name: N/A
start time: N/A
container images: N/A
phase: Pending
status: []
2017-09-14 14:59:01 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1505372339796-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
service account name: spark
volumes: spark-token-zr8wv
node name: 172.20.0.114
start time: N/A
container images: N/A
phase: Pending
status: []
2017-09-14 14:59:01 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1505372339796-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
service account name: spark
volumes: spark-token-zr8wv
node name: 172.20.0.114
start time: 2017-09-14T06:59:01Z
2018-05-04 19:48:54 +08:00
container images: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
2017-09-14 15:38:01 +08:00
phase: Pending
2018-05-04 19:48:54 +08:00
status: [ContainerStatus(containerID=null, image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=false, restartCount=0, state=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=ContainerStateWaiting(message=null, reason=ContainerCreating, additionalProperties={}), additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-14 15:38:01 +08:00
2017-09-14 14:59:03 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1505372339796-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
service account name: spark
volumes: spark-token-zr8wv
node name: 172.20.0.114
start time: 2017-09-14T06:59:01Z
2018-05-04 19:48:54 +08:00
container images: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
2017-09-14 15:38:01 +08:00
phase: Running
2018-05-04 19:48:54 +08:00
status: [ContainerStatus(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=docker-pullable://harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver@sha256:beb92a3e3f178e286d9e5baebdead88b5ba76d651f347ad2864bb6f8eda26f94, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=true, restartCount=0, state=ContainerState(running=ContainerStateRunning(startedAt=2017-09-14T06:59:02Z, additionalProperties={}), terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-14 15:38:01 +08:00
2017-09-14 14:59:12 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1505372339796-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
service account name: spark
volumes: spark-token-zr8wv
node name: 172.20.0.114
start time: 2017-09-14T06:59:01Z
2018-05-04 19:48:54 +08:00
container images: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
2017-09-14 15:38:01 +08:00
phase: Succeeded
2018-05-04 19:48:54 +08:00
status: [ContainerStatus(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=docker-pullable://harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver@sha256:beb92a3e3f178e286d9e5baebdead88b5ba76d651f347ad2864bb6f8eda26f94, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=false, restartCount=0, state=ContainerState(running=null, terminated=ContainerStateTerminated(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, exitCode=0, finishedAt=2017-09-14T06:59:11Z, message=null, reason=Completed, signal=null, startedAt=null, additionalProperties={}), waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-14 15:38:01 +08:00
2017-09-14 14:59:12 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - Container final statuses:
Container name: spark-kubernetes-driver
2018-05-04 19:48:54 +08:00
Container image: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
2017-09-14 15:38:01 +08:00
Container state: Terminated
Exit code: 0
2017-09-14 14:59:12 INFO Client:54 - Application spark-pi finished.
```
从日志中可以看到任务运行的状态信息。
使用下面的命令可以看到 kubernetes 启动的 Pod 信息:
```bash
kubectl --namespace spark-cluster get pods -w
```
将会看到 `spark-driver``spark-exec` 的 Pod 信息。
## 依赖管理
上文中我们在运行测试程序时,命令行中指定的 jar 文件已包含在 docker 镜像中,是不是说我们每次提交任务都需要重新创建一个镜像呢?非也!如果真是这样也太麻烦了。
#### 创建 resource staging server
为了方便用户提交任务,不需要每次提交任务的时候都创建一个镜像,我们使用了 **resource staging server**
```
kubectl create -f conf/kubernetes-resource-staging-server.yaml
```
我们同样将其部署在 `spark-cluster` namespace 下,该 yaml 文件见 [kubernetes-handbook](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook) 的 `manifests/spark-with-kubernetes-native-scheduler` 目录。
#### 优化
其中有一点需要优化,在使用下面的命令提交任务时,使用 `--conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri` 参数指定 *resource staging server* 地址,用户不应该关注 *resource staging server* 究竟运行在哪台宿主机上,可以使用下面两种方式实现:
- 使用 `nodeSelector`*resource staging server* 固定调度到某一台机器上,该地址依然使用宿主机的 IP 地址
- 改变 `spark-resource-staging-service` service 的 type 为 **ClusterIP** 然后使用 **Ingress** 将其暴露到集群外部,然后加入的内网 DNS 里,用户使用 DNS 名称指定 *resource staging server* 的地址。
然后可以执行下面的命令来提交本地的 jar 到 kubernetes 上运行。
```bash
./spark-submit \
--deploy-mode cluster \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
--kubernetes-namespace spark-cluster \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.app.name=spark-pi \
2018-05-04 19:48:54 +08:00
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri=http://172.20.0.114:31000 \
../examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar
```
该命令将提交本地的 `../examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar` 文件到 *resource staging server*executor 将从该 server 上获取 jar 包并运行,这样用户就不需要每次提交任务都编译一个镜像了。
详见https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html#dependency-management
2017-09-19 19:24:11 +08:00
#### 设置 HDFS 用户
如果 Hadoop 集群没有设置 kerbros 安全认证的话,在指定 `spark-submit` 的时候可以通过指定如下四个环境变量, 设置 Spark 与 HDFS 通信使用的用户:
```bash
--conf spark.kubernetes.driverEnv.SPARK_USER=hadoop
--conf spark.kubernetes.driverEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop
--conf spark.executorEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop
--conf spark.executorEnv.SPARK_USER=hadoop
```
2017-09-19 19:33:07 +08:00
使用 hadoop 用户提交本地 jar 包的命令示例:
```bash
./spark-submit \
--deploy-mode cluster \
--class com.talkingdata.alluxio.hadooptest \
--master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
--kubernetes-namespace spark-cluster \
--conf spark.kubernetes.driverEnv.SPARK_USER=hadoop \
--conf spark.kubernetes.driverEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
--conf spark.executorEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
--conf spark.executorEnv.SPARK_USER=hadoop \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.app.name=spark-pi \
2018-05-04 19:48:54 +08:00
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
2017-09-19 19:33:07 +08:00
--conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri=http://172.20.0.114:31000 \
~/Downloads/tendcloud_2.10-1.0.jar
```
2017-09-19 19:24:11 +08:00
详见https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/issues/408
#### 限制 Driver 和 Executor 的资源使用
在执行 `spark-submit` 时使用如下参数设置内存和 CPU 资源限制:
```bash
--conf spark.driver.memory=3G
--conf spark.executor.memory=3G
--conf spark.driver.cores=2
--conf spark.executor.cores=10
```
这几个参数中值如何传递到 Pod 的资源设置中的呢?
比如我们设置在执行 `spark-submit` 的时候传递了这样的两个参数:`--conf spark.driver.cores=2` 和 `--conf spark.driver.memory=100G` 那么查看 driver pod 的 yaml 输出结果将会看到这样的资源设置:
```yaml
resources:
limits:
memory: 110Gi
requests:
cpu: "2"
memory: 100Gi
```
以上参数是对 `request` 值的设置,那么 `limit` 的资源设置的值又是从何而来?
可以使用 `spark.kubernetes.driver.limit.cores``spark.kubernetes.executor.limit.cores` 来设置 CPU的 hard limit。
memory limit 的值是根据 memory request 的值加上 `spark.kubernetes.executor.memoryOverhead` 的值计算而来的,该配置项用于设置分配给每个 executor 的超过 heap 内存的值可以使用k、m、g单位。该值用于虚拟机的开销、其他本地服务开销。根据 executor 的大小设置(通常是 6%到10%)。
我们可以这样来提交一个任务,同时设置 driver 和 executor 的 CPU、内存的资源 request 和 limit 值driver 的内存 limit 值为 request 值的 110%)。
```bash
./spark-submit \
--deploy-mode cluster \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
--kubernetes-namespace spark-cluster \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
--conf spark.driver.memory=100G \
--conf spark.executor.memory=10G \
--conf spark.driver.cores=30 \
--conf spark.executor.cores=2 \
--conf spark.driver.maxResultSize=10240m \
--conf spark.kubernetes.driver.limit.cores=32 \
--conf spark.kubernetes.executor.limit.cores=3 \
--conf spark.kubernetes.executor.memoryOverhead=2g \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.app.name=spark-pi \
2018-05-04 19:48:54 +08:00
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar 10000000
```
这将启动一个包含一千万个 task 的计算 pi 的 spark 任务任务运行过程中drvier 的 CPU 实际消耗大约为 3 核,内存 40G每个 executor 的 CPU 实际消耗大约不到 1 核,内存不到 4G我们可以根据实际资源消耗不断优化资源的 request 值。
`SPARK_DRIVER_MEMORY``SPARK_EXECUTOR_MEMORY` 和分别作为 Driver 容器和 Executor 容器启动的环境变量,比如下面这个 Driver 启动的 CMD 中:
```bash
CMD SPARK_CLASSPATH="${SPARK_HOME}/jars/*" && \
env | grep SPARK_JAVA_OPT_ | sed 's/[^=]*=\(.*\)/\1/g' > /tmp/java_opts.txt && \
readarray -t SPARK_DRIVER_JAVA_OPTS < /tmp/java_opts.txt && \
if ! [ -z ${SPARK_MOUNTED_CLASSPATH+x} ]; then SPARK_CLASSPATH="$SPARK_MOUNTED_CLASSPATH:$SPARK_CLASSPATH"; fi && \
if ! [ -z ${SPARK_SUBMIT_EXTRA_CLASSPATH+x} ]; then SPARK_CLASSPATH="$SPARK_SUBMIT_EXTRA_CLASSPATH:$SPARK_CLASSPATH"; fi && \
if ! [ -z ${SPARK_EXTRA_CLASSPATH+x} ]; then SPARK_CLASSPATH="$SPARK_EXTRA_CLASSPATH:$SPARK_CLASSPATH"; fi && \
if ! [ -z ${SPARK_MOUNTED_FILES_DIR+x} ]; then cp -R "$SPARK_MOUNTED_FILES_DIR/." .; fi && \
if ! [ -z ${SPARK_MOUNTED_FILES_FROM_SECRET_DIR} ]; then cp -R "$SPARK_MOUNTED_FILES_FROM_SECRET_DIR/." .; fi && \
${JAVA_HOME}/bin/java "${SPARK_DRIVER_JAVA_OPTS[@]}" -cp $SPARK_CLASSPATH -Xms$SPARK_DRIVER_MEMORY -Xmx$SPARK_DRIVER_MEMORY $SPARK_DRIVER_CLASS $SPARK_DRIVER_ARGS
```
我们可以看到对 `SPARK_DRIVER_MEMORY` 环境变量的引用。Executor 的设置与 driver 类似。
而我们可以使用这样的参数来传递环境变量的值 `spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName]`,只要将 `EnvironmentVariableName` 替换为环境变量名称即可。
## 参考
2018-01-12 19:20:18 +08:00
- [Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation](http://lxw1234.com/archives/2015/12/593.htm)
- [Running Spark on Kubernetes](https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html)
- [Apache Spark Jira Issue - 18278 - SPIP: Support native submission of spark jobs to a kubernetes cluster](https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-18278)
- [Kubernetes Github Issue - 34377 Support Spark natively in Kubernetes](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/34377)
- [Kubernetes example spark](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/spark)
- https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes
- [Scheduler backend](https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/blob/branch-2.2-kubernetes/resource-managers/kubernetes/architecture-docs/scheduler-backend.md)
- [Introduction to Spark on Kubernetes - banzaicloud.com](https://banzaicloud.github.io/blog/spark-k8s/)
- [Scaling Spark made simple on Kubernetes - banzaicloud.com](https://banzaicloud.com/blog/scaling-spark-k8s/)
- [The anatomy of Spark applications on Kubernetes - banzaicloud.com](https://banzaicloud.com/blog/spark-k8s-internals/)
- [Monitoring Apache Spark with Prometheus - banzaicloud.com](https://banzaicloud.com/blog/spark-monitoring/)
- [Running Zeppelin Spark notebooks on Kubernetes - banzaicloud.com](https://banzaicloud.com/blog/zeppelin-spark-k8/)
2018-05-04 19:48:54 +08:00
- [Apache Spark CI/CD workflow howto - banzaicloud.com](https://banzaicloud.com/blog/pipeline-howto/)