2017-09-14 15:57:50 +08:00
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< title > 5.2.2 运行支持kubernetes原生调度的Spark程序 · Kubernetes Handbook< / title >
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1. 前言
< / a >
< / li >
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< a href = "../concepts/" >
2. 概念原理
< / a >
< ul class = "articles" >
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< a href = "../concepts/concepts.html" >
2.1 设计理念
< / a >
< / li >
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< a href = "../concepts/objects.html" >
2.2 Objects
< / a >
< ul class = "articles" >
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2.2.1 Pod
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.1.1" data-path = "../concepts/pod.html" >
< a href = "../concepts/pod.html" >
2.2.1.1 Pod解析
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.1.2" data-path = "../concepts/init-containers.html" >
< a href = "../concepts/init-containers.html" >
2.2.1.2 Init容器
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.1.3" data-path = "../concepts/pod-security-policy.html" >
< a href = "../concepts/pod-security-policy.html" >
2.2.1.3 Pod安全策略
< / a >
2017-09-17 15:39:26 +08:00
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.1.4" data-path = "../concepts/pod-lifecycle.html" >
< a href = "../concepts/pod-lifecycle.html" >
2.2.1.4 Pod的生命周期
< / a >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.2" data-path = "../concepts/node.html" >
< a href = "../concepts/node.html" >
2.2.2 Node
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.3" data-path = "../concepts/namespace.html" >
< a href = "../concepts/namespace.html" >
2.2.3 Namespace
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.4" data-path = "../concepts/service.html" >
< a href = "../concepts/service.html" >
2.2.4 Service
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.5" data-path = "../concepts/volume.html" >
< a href = "../concepts/volume.html" >
2.2.5 Volume和Persistent Volume
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.6" data-path = "../concepts/deployment.html" >
< a href = "../concepts/deployment.html" >
2.2.6 Deployment
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.7" data-path = "../concepts/secret.html" >
< a href = "../concepts/secret.html" >
2.2.7 Secret
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.8" data-path = "../concepts/statefulset.html" >
< a href = "../concepts/statefulset.html" >
2.2.8 StatefulSet
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.9" data-path = "../concepts/daemonset.html" >
< a href = "../concepts/daemonset.html" >
2.2.9 DaemonSet
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.10" data-path = "../concepts/serviceaccount.html" >
< a href = "../concepts/serviceaccount.html" >
2.2.10 ServiceAccount
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.11" data-path = "../concepts/replicaset.html" >
< a href = "../concepts/replicaset.html" >
2.2.11 ReplicationController和ReplicaSet
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.12" data-path = "../concepts/job.html" >
< a href = "../concepts/job.html" >
2.2.12 Job
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.13" data-path = "../concepts/cronjob.html" >
< a href = "../concepts/cronjob.html" >
2.2.13 CronJob
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.14" data-path = "../concepts/ingress.html" >
< a href = "../concepts/ingress.html" >
2.2.14 Ingress
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.15" data-path = "../concepts/configmap.html" >
< a href = "../concepts/configmap.html" >
2.2.15 ConfigMap
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.16" data-path = "../concepts/horizontal-pod-autoscaling.html" >
< a href = "../concepts/horizontal-pod-autoscaling.html" >
2.2.16 Horizontal Pod Autoscaling
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.17" data-path = "../concepts/label.html" >
< a href = "../concepts/label.html" >
2.2.17 Label
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.18" data-path = "../concepts/garbage-collection.html" >
< a href = "../concepts/garbage-collection.html" >
2.2.18 垃圾收集
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.2.2.19" data-path = "../concepts/network-policy.html" >
< a href = "../concepts/network-policy.html" >
2.2.19 NetworkPolicy
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3" data-path = "../guide/" >
< a href = "../guide/" >
3. 用户指南
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.1" data-path = "../guide/resource-configuration.html" >
< a href = "../guide/resource-configuration.html" >
2017-09-28 21:20:49 +08:00
3.1 资源对象配置
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.1.1" data-path = "../guide/configure-liveness-readiness-probes.html" >
< a href = "../guide/configure-liveness-readiness-probes.html" >
3.1.1 配置Pod的liveness和readiness探针
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.1.2" data-path = "../guide/configure-pod-service-account.html" >
< a href = "../guide/configure-pod-service-account.html" >
3.1.2 配置Pod的Service Account
< / a >
2017-09-28 21:20:49 +08:00
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.1.3" data-path = "../guide/secret-configuration.html" >
< a href = "../guide/secret-configuration.html" >
3.1.3 Secret配置
< / a >
2017-10-10 14:51:45 +08:00
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.1.4" data-path = "../guide/resource-quota-management.html" >
< a href = "../guide/resource-quota-management.html" >
3.2.3 管理namespace中的资源配额
< / a >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.2" data-path = "../guide/command-usage.html" >
< a href = "../guide/command-usage.html" >
3.2 命令使用
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.2.1" data-path = "../guide/using-kubectl.html" >
< a href = "../guide/using-kubectl.html" >
3.2.1 使用kubectl
< / a >
2017-09-16 20:56:43 +08:00
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.2.2" data-path = "../guide/docker-cli-to-kubectl.html" >
< a href = "../guide/docker-cli-to-kubectl.html" >
3.2.2 docker用户过度到kubectl命令行指南
< / a >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.3" data-path = "../guide/cluster-security-management.html" >
< a href = "../guide/cluster-security-management.html" >
3.3 集群安全性管理
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.3.1" data-path = "../guide/managing-tls-in-a-cluster.html" >
< a href = "../guide/managing-tls-in-a-cluster.html" >
3.3.1 管理集群中的TLS
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.3.2" data-path = "../guide/kubelet-authentication-authorization.html" >
< a href = "../guide/kubelet-authentication-authorization.html" >
3.3.2 kubelet的认证授权
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.3.3" data-path = "../guide/tls-bootstrapping.html" >
< a href = "../guide/tls-bootstrapping.html" >
3.3.3 TLS bootstrap
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.3.4" data-path = "../guide/kubectl-user-authentication-authorization.html" >
< a href = "../guide/kubectl-user-authentication-authorization.html" >
3.3.4 kubectl的用户认证授权
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.3.5" data-path = "../guide/rbac.html" >
< a href = "../guide/rbac.html" >
3.3.5 RBAC——基于角色的访问控制
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.3.6" data-path = "../guide/ip-masq-agent.html" >
< a href = "../guide/ip-masq-agent.html" >
3.3.6 IP伪装代理
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.4" data-path = "../guide/access-kubernetes-cluster.html" >
< a href = "../guide/access-kubernetes-cluster.html" >
3.4 访问 Kubernetes 集群
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.4.1" data-path = "../guide/access-cluster.html" >
< a href = "../guide/access-cluster.html" >
3.4.1 访问集群
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.4.2" data-path = "../guide/authenticate-across-clusters-kubeconfig.html" >
< a href = "../guide/authenticate-across-clusters-kubeconfig.html" >
3.4.2 使用 kubeconfig 文件配置跨集群认证
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.4.3" data-path = "../guide/connecting-to-applications-port-forward.html" >
< a href = "../guide/connecting-to-applications-port-forward.html" >
3.4.3 通过端口转发访问集群中的应用程序
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.4.4" data-path = "../guide/service-access-application-cluster.html" >
< a href = "../guide/service-access-application-cluster.html" >
3.4.4 使用 service 访问群集中的应用程序
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.5" data-path = "../guide/application-development-deployment-flow.html" >
< a href = "../guide/application-development-deployment-flow.html" >
3.5 在kubernetes中开发部署应用
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.5.1" data-path = "../guide/deploy-applications-in-kubernetes.html" >
< a href = "../guide/deploy-applications-in-kubernetes.html" >
3.5.1 适用于kubernetes的应用开发部署流程
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.3.5.2" data-path = "../guide/migrating-hadoop-yarn-to-kubernetes.html" >
< a href = "../guide/migrating-hadoop-yarn-to-kubernetes.html" >
3.5.2 迁移传统应用到kubernetes中——以Hadoop YARN为例
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4" data-path = "../practice/" >
< a href = "../practice/" >
4. 最佳实践
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1" data-path = "../practice/install-kbernetes1.6-on-centos.html" >
< a href = "../practice/install-kbernetes1.6-on-centos.html" >
4.1 在CentOS上部署kubernetes1.6集群
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.1" data-path = "../practice/create-tls-and-secret-key.html" >
< a href = "../practice/create-tls-and-secret-key.html" >
4.1.1 创建TLS证书和秘钥
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.2" data-path = "../practice/create-kubeconfig.html" >
< a href = "../practice/create-kubeconfig.html" >
4.1.2 创建kubeconfig文件
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.3" data-path = "../practice/etcd-cluster-installation.html" >
< a href = "../practice/etcd-cluster-installation.html" >
4.1.3 创建高可用etcd集群
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.4" data-path = "../practice/kubectl-installation.html" >
< a href = "../practice/kubectl-installation.html" >
4.1.4 安装kubectl命令行工具
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.5" data-path = "../practice/master-installation.html" >
< a href = "../practice/master-installation.html" >
4.1.5 部署master节点
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.6" data-path = "../practice/node-installation.html" >
< a href = "../practice/node-installation.html" >
4.1.6 部署node节点
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.7" data-path = "../practice/kubedns-addon-installation.html" >
< a href = "../practice/kubedns-addon-installation.html" >
4.1.7 安装kubedns插件
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.8" data-path = "../practice/dashboard-addon-installation.html" >
< a href = "../practice/dashboard-addon-installation.html" >
4.1.8 安装dashboard插件
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.9" data-path = "../practice/heapster-addon-installation.html" >
< a href = "../practice/heapster-addon-installation.html" >
4.1.9 安装heapster插件
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.1.10" data-path = "../practice/efk-addon-installation.html" >
< a href = "../practice/efk-addon-installation.html" >
4.1.10 安装EFK插件
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.2" data-path = "../practice/service-discovery-and-loadbalancing.html" >
< a href = "../practice/service-discovery-and-loadbalancing.html" >
4.2 服务发现与负载均衡
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.2.1" data-path = "../practice/traefik-ingress-installation.html" >
< a href = "../practice/traefik-ingress-installation.html" >
4.2.1 安装Traefik ingress
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.2.2" data-path = "../practice/distributed-load-test.html" >
< a href = "../practice/distributed-load-test.html" >
4.2.2 分布式负载测试
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.2.3" data-path = "../practice/network-and-cluster-perfermance-test.html" >
< a href = "../practice/network-and-cluster-perfermance-test.html" >
4.2.3 网络和集群性能测试
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.2.4" data-path = "../practice/edge-node-configuration.html" >
< a href = "../practice/edge-node-configuration.html" >
4.2.4 边缘节点配置
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3" data-path = "../practice/operation.html" >
< a href = "../practice/operation.html" >
4.3 运维管理
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.1" data-path = "../practice/service-rolling-update.html" >
< a href = "../practice/service-rolling-update.html" >
4.3.1 服务滚动升级
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.2" data-path = "../practice/app-log-collection.html" >
< a href = "../practice/app-log-collection.html" >
4.3.2 应用日志收集
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.3" data-path = "../practice/configuration-best-practice.html" >
< a href = "../practice/configuration-best-practice.html" >
4.3.3 配置最佳实践
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.4" data-path = "../practice/monitor.html" >
< a href = "../practice/monitor.html" >
4.3.4 集群及应用监控
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.5" data-path = "../practice/jenkins-ci-cd.html" >
< a href = "../practice/jenkins-ci-cd.html" >
4.3.5 使用Jenkins进行持续构建与发布
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.6" data-path = "../practice/data-persistence-problem.html" >
< a href = "../practice/data-persistence-problem.html" >
4.3.6 数据持久化问题
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.7" data-path = "../practice/manage-compute-resources-container.html" >
< a href = "../practice/manage-compute-resources-container.html" >
4.3.7 管理容器的计算资源
< / a >
2017-09-25 21:41:08 +08:00
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.8" data-path = "../practice/using-prometheus-to-monitor-kuberentes-cluster.html" >
< a href = "../practice/using-prometheus-to-monitor-kuberentes-cluster.html" >
4.3.8 使用Prometheus监控kubernetes集群
< / a >
2017-10-16 17:36:01 +08:00
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.3.9" data-path = "../practice/using-heapster-to-get-object-metrics.html" >
< a href = "../practice/using-heapster-to-get-object-metrics.html" >
4.3.9 使用Heapster获取集群和对象的metric数据
< / a >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.4" data-path = "../practice/storage.html" >
< a href = "../practice/storage.html" >
4.4 存储管理
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.4.1" data-path = "../practice/glusterfs.html" >
< a href = "../practice/glusterfs.html" >
4.4.1 GlusterFS
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.4.1.1" data-path = "../practice/using-glusterfs-for-persistent-storage.html" >
< a href = "../practice/using-glusterfs-for-persistent-storage.html" >
4.4.1.1 使用GlusterFS做持久化存储
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.4.1.2" data-path = "../practice/storage-for-containers-using-glusterfs-with-openshift.html" >
< a href = "../practice/storage-for-containers-using-glusterfs-with-openshift.html" >
4.4.1.2 在OpenShift中使用GlusterFS做持久化存储
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.4.2" data-path = "../practice/cephfs.html" >
< a href = "../practice/cephfs.html" >
4.4.2 CephFS
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.4.4.2.1" data-path = "../practice/using-ceph-for-persistent-storage.html" >
< a href = "../practice/using-ceph-for-persistent-storage.html" >
4.4.2.1 使用Ceph做持久化存储
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< / ul >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.5" data-path = "./" >
< a href = "./" >
5. 领域应用
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.5.1" data-path = "microservices.html" >
< a href = "microservices.html" >
5.1 微服务架构
< / a >
< ul class = "articles" >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.1.1" data-path = "service-discovery-in-microservices.html" >
< a href = "service-discovery-in-microservices.html" >
5.1.1 微服务中的服务发现
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.5.2" data-path = "service-mesh.html" >
< a href = "service-mesh.html" >
5.2 Service Mesh 服务网格
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.5.2.1" data-path = "istio.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "istio.html" >
5.1.1 Istio
< / a >
< ul class = "articles" >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.2.1.1" data-path = "istio-installation.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "istio-installation.html" >
5.1.1.1 安装istio
< / a >
< / li >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.2.1.2" data-path = "configuring-request-routing.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "configuring-request-routing.html" >
5.1.1.2 配置请求的路由规则
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.2.2" data-path = "linkerd.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "linkerd.html" >
5.1.2 Linkerd
< / a >
< ul class = "articles" >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.2.2.1" data-path = "linkerd-user-guide.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "linkerd-user-guide.html" >
5.1.2.1 Linkerd 使用指南
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< / ul >
< / li >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.3" data-path = "big-data.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "big-data.html" >
5.2 大数据
< / a >
< ul class = "articles" >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.3.1" data-path = "spark-standalone-on-kubernetes.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "spark-standalone-on-kubernetes.html" >
5.2.1 Spark standalone on Kubernetes
< / a >
< / li >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter active" data-level = "1.5.3.2" data-path = "running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.html" >
5.2.2 运行支持kubernetes原生调度的Spark程序
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
2017-09-20 21:55:19 +08:00
< li class = "chapter " data-level = "1.5.4" data-path = "serverless.html" >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< a href = "serverless.html" >
5.3 Serverless架构
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.6" data-path = "../develop/" >
< a href = "../develop/" >
6. 开发指南
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.6.1" data-path = "../develop/developing-environment.html" >
< a href = "../develop/developing-environment.html" >
6.1 开发环境搭建
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.6.2" data-path = "../develop/testing.html" >
< a href = "../develop/testing.html" >
6.2 单元测试和集成测试
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.6.3" data-path = "../develop/client-go-sample.html" >
< a href = "../develop/client-go-sample.html" >
6.3 client-go示例
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.6.4" data-path = "../develop/contribute.html" >
< a href = "../develop/contribute.html" >
6.4 社区贡献
< / a >
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.7" data-path = "../appendix/" >
< a href = "../appendix/" >
7. 附录
< / a >
< ul class = "articles" >
< li class = "chapter " data-level = "1.7.1" data-path = "../appendix/docker-best-practice.html" >
< a href = "../appendix/docker-best-practice.html" >
7.1 Docker最佳实践
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.7.2" data-path = "../appendix/issues.html" >
< a href = "../appendix/issues.html" >
7.2 问题记录
< / a >
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.7.3" data-path = "../appendix/tricks.html" >
< a href = "../appendix/tricks.html" >
7.3 使用技巧
< / a >
2017-09-21 15:00:54 +08:00
< / li >
< li class = "chapter " data-level = "1.7.4" data-path = "../appendix/debug-kubernetes-services.html" >
< a href = "../appendix/debug-kubernetes-services.html" >
7.4 kubernetes service中的故障排查
< / a >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< / li >
< / ul >
< / li >
< li class = "divider" > < / li >
< li >
< a href = "https://www.gitbook.com" target = "blank" class = "gitbook-link" >
2017-09-19 22:01:07 +08:00
本书使用 GitBook 发布
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< / a >
< / li >
< / ul >
< / nav >
< / div >
< div class = "book-body" >
< div class = "body-inner" >
< div class = "book-header" role = "navigation" >
<!-- Title -->
< h1 >
< i class = "fa fa-circle-o-notch fa-spin" > < / i >
< a href = ".." > 5.2.2 运行支持kubernetes原生调度的Spark程序< / a >
< / h1 >
< / div >
< div class = "page-wrapper" tabindex = "-1" role = "main" >
< div class = "page-inner" >
< div class = "search-plus" id = "book-search-results" >
< div class = "search-noresults" >
< section class = "normal markdown-section" >
< h1 id = "运行支持kubernetes原生调度的spark程序" > 运 行 支 持 kubernetes原 生 调 度 的 Spark程 序 < / h1 >
2017-09-22 20:25:47 +08:00
< p > 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 : < a href = "https://jimmysong.io/spark-on-k8s" target = "_blank" > https://jimmysong.io/spark-on-k8s< / a > < / p >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< p > 我 们 之 前 就 在 kubernetes 中 运 行 过 standalone 方 式 的 spark 集 群 ， 见 < a href = "spark-standalone-on-kubernetes.html" > Spark standalone on kubernetes< / a > 。 < / p >
2017-09-14 16:06:45 +08:00
< p > 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 < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/" target = "_blank" > https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/< / a > ， 属 于 Big Data SIG。 < / p >
< p > 参 与 到 该 项 目 的 公 司 有 ： < / p >
< ul >
< li > Bloomberg< / li >
< li > Google< / li >
< li > Haiwen< / li >
< li > Hyperpilot< / li >
< li > Intel< / li >
< li > Palantir< / li >
< li > Pepperdata< / li >
< li > Red Hat< / li >
< / ul >
2017-09-27 21:04:05 +08:00
< h2 id = "为何使用-spark-on-kubernetes" > 为 何 使 用 spark on kubernetes< / h2 >
< p > 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 ： < / p >
< ol >
< li > 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 ； < / li >
< li > 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； < / li >
< li > 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 ； < / li >
< li > 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 ； < / li >
< li > 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 ； < / li >
< / ol >
< p > 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 ！ < / p >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< h2 id = "spark-概念说明" > Spark 概 念 说 明 < / h2 >
< p > < a href = "http://spark.apache.org" target = "_blank" > Apache Spark< / a > 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 。 < / p >
< p > 在 Spark 中 包 括 如 下 组 件 或 概 念 ： < / p >
< ul >
< li > < strong > Application< / strong > ： 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 ； < / li >
< li > < strong > Driver< / strong > ： 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； < / li >
< li > < strong > Executor< / strong > ： 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 < code > CoarseGrainedExecutorBackend< / code > ， 类 似 于 Hadoop MapReduce 中 的 YarnChild。 一 个 < code > CoarseGrainedExecutorBackend< / code > 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 < code > CoarseGrainedExecutorBackend< / code > 能 并 行 运 行 Task 的 数 量 就 取 决 于 分 配 给 它 的 CPU 的 个 数 了 ； < / li >
< li > < strong > Cluster Manager< / strong > ： 指 的 是 在 集 群 上 获 取 资 源 的 外 部 服 务 ， 目 前 有 ： < ul >
< li > Standalone： Spark原 生 的 资 源 管 理 ， 由 Master负 责 资 源 的 分 配 ； < / li >
< li > Hadoop Yarn： 由 YARN中 的 ResourceManager负 责 资 源 的 分 配 ； < / li >
< / ul >
< / li >
< li > < strong > Worker< / strong > ： 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 ； < / li >
< li > < strong > 作 业 （ Job） < / strong > ： 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； < / li >
< li > < strong > 阶 段 （ Stage） < / strong > ： 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。 < / li >
< li > < p > < strong > 任 务 （ Task） < / strong > ： 被 送 到 某 个 Executor上 的 工 作 任 务 ； < / p >
< / li >
< li > < p > < strong > Context< / strong > ： 启 动 spark application的 时 候 创 建 ， 作 为 Spark 运 行 时 环 境 。 < / p >
< / li >
< li > < strong > Dynamic Allocation（ 动 态 资 源 分 配 ） < / strong > ： 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" 。 < / li >
< li > < strong > 动 态 资 源 分 配 策 略 < / strong > ： 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 < code > spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout< / code > (默 认 1s)时 间 的 时 候 ， 会 开 始 动 态 资 源 分 配 ； 之 后 会 每 隔 < code > spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout< / code > (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 。 < / li >
< / ul >
< h2 id = "架构设计" > 架 构 设 计 < / h2 >
< p > 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 < a href = "https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/34377" target = "_blank" > Support Spark natively in Kubernetes #34377< / a > 。 < / p >
< p > 简 而 言 之 ， spark standalone on kubernetes 有 如 下 几 个 缺 点 ： < / p >
< ul >
< li > 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 。 < / li >
< li > Spark 的 master／ worker 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 。 < / li >
< / ul >
< p > 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 。 < / p >
2017-09-19 19:26:13 +08:00
< h3 id = "调度器后台" > 调 度 器 后 台 < / h3 >
< p > 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 ： < code > ResourceStagingServer< / code > 和 < code > KubernetesExternalShuffleService< / code > 。 < / p >
< p > Spark driver 其 实 可 以 运 行 在 kubernetes 集 群 内 部 （ cluster mode） 可 以 运 行 在 外 部 （ client mode） ， executor 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 ： < / p >
< ul >
< li > 使 用 我 们 预 先 编 译 好 的 包 含 kubernetes 支 持 的 spark 镜 像 ， 然 后 调 用 < code > CoarseGrainedExecutorBackend< / code > main class 启 动 JVM。 < / li >
< li > 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 < code > spark-submit< / code > 时 指 定 的 那 些 参 数 。 < / li >
< li > 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 < code > SparkConf< / code > 中 。 < / li >
< li > 可 以 在 配 置 中 指 定 spark 运 行 在 指 定 的 namespace 中 。 < / li >
< / ul >
< p > 参 考 ： < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/blob/branch-2.2-kubernetes/resource-managers/kubernetes/architecture-docs/scheduler-backend.md" target = "_blank" > Scheduler backend 文 档 < / a > < / p >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< h2 id = "安装指南" > 安 装 指 南 < / h2 >
< p > 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 ： < / p >
< table >
< thead >
< tr >
< th > 组 件 < / th >
< th > 镜 像 < / th >
< / tr >
< / thead >
< tbody >
< tr >
< td > Spark Driver Image< / td >
< td > < code > kubespark/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1< / code > < / td >
< / tr >
< tr >
< td > Spark Executor Image< / td >
< td > < code > kubespark/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1< / code > < / td >
< / tr >
< tr >
< td > Spark Initialization Image< / td >
< td > < code > kubespark/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1< / code > < / td >
< / tr >
< tr >
< td > Spark Staging Server Image< / td >
< td > < code > kubespark/spark-resource-staging-server:v2.1.0-kubernetes-0.3.1< / code > < / td >
< / tr >
< tr >
< td > PySpark Driver Image< / td >
< td > < code > kubespark/driver-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1< / code > < / td >
< / tr >
< tr >
< td > PySpark Executor Image< / td >
< td > < code > kubespark/executor-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1< / code > < / td >
< / tr >
< / tbody >
< / table >
< p > 我 将 这 些 镜 像 放 到 了 我 的 私 有 镜 像 仓 库 中 了 。 < / p >
< p > 还 需 要 安 装 支 持 kubernetes 的 spark 客 户 端 ， 在 这 里 下 载 ： < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/releases" target = "_blank" > https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/releases< / a > < / p >
< p > 根 据 使 用 的 镜 像 版 本 ， 我 下 载 的 是 < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/releases/tag/v2.1.0-kubernetes-0.3.1" target = "_blank" > v2.1.0-kubernetes-0.3.1< / a > < / p >
< p > < strong > 运 行 SparkPi 测 试 < / strong > < / p >
2017-09-15 19:36:28 +08:00
< p > 我 们 将 任 务 运 行 在 < code > spark-cluster< / code > 的 namespace 中 ， 启 动 5 个 executor 实 例 。 < / p >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< pre > < code class = "lang-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 \
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
< span class = "hljs-built_in" > local< / span > :///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0-k8s-0.3.1-SNAPSHOT.jar
< / code > < / pre >
< p > 关 于 该 命 令 参 数 的 介 绍 请 参 考 ： < a href = "https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html" target = "_blank" > https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html< / a > < / p >
< p > < strong > 注 意 ： < / strong > 该 jar 包 实 际 上 是 < code > spark.kubernetes.executor.docker.image< / code > 镜 像 中 的 。 < / p >
< p > 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 ： < / p >
< ul >
< li > Executor 无 法 找 到 driver pod< / li >
< li > 用 户 < code > system:serviceaccount:spark-cluster:defaul< / code > 没 有 权 限 获 取 < code > spark-cluster< / code > 中 的 pod 信 息 。 < / li >
< / ul >
< p > 提 了 个 issue < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/issues/478" target = "_blank" > Failed to run the sample spark-pi test using spark-submit on the doc #478< / a > < / p >
< p > 需 要 为 spark 集 群 创 建 一 个 < code > serviceaccount< / code > 和 < code > clusterrolebinding< / code > ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > kubectl create serviceaccount spark --namespace spark-cluster
kubectl create rolebinding spark-edit --clusterrole=edit --serviceaccount=spark-cluster:spark --namespace=spark-cluster
< / code > < / pre >
< p > 该 Bug 将 在 新 版 本 中 修 复 。 < / p >
2017-09-19 19:26:13 +08:00
< h2 id = "用户指南" > 用 户 指 南 < / h2 >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< h3 id = "编译" > 编 译 < / h3 >
< p > Fork 并 克 隆 项 目 到 本 地 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > git < span class = "hljs-built_in" > clone< / span > https://github.com/rootsongjc/spark.git
< / code > < / pre >
< p > 编 译 前 请 确 保 你 的 环 境 中 已 经 安 装 Java8 和 Maven3。 < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > < span class = "hljs-comment" > ## 第 一 次 编 译 前 需 要 安 装 依 赖 < / span >
build/mvn install -Pkubernetes -pl resource-managers/kubernetes/core -am -DskipTests
< span class = "hljs-comment" > ## 编 译 spark on kubernetes< / span >
build/mvn compile -Pkubernetes -pl resource-managers/kubernetes/core -am -DskipTests
< span class = "hljs-comment" > ## 发 布 < / span >
dev/make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2.7 -Pkubernetes
< / code > < / pre >
< p > 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 。 < / p >
< p > 详 细 的 开 发 指 南 请 见 ： < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/blob/branch-2.2-kubernetes/resource-managers/kubernetes/README.md" target = "_blank" > https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/blob/branch-2.2-kubernetes/resource-managers/kubernetes/README.md< / a > < / p >
< h3 id = "构建镜像" > 构 建 镜 像 < / h3 >
< p > 使 用 该 脚 本 来 自 动 构 建 容 器 镜 像 ： < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/pull/488" target = "_blank" > https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/pull/488< / a > < / p >
< p > 将 该 脚 本 放 在 < code > dist< / code > 目 录 下 ， 执 行 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > ./build-push-docker-images.sh -r sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library -t v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 build
./build-push-docker-images.sh -r sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library -t v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 push
< / code > < / pre >
< p > < strong > 注 意 ： < / strong > 如 果 你 使 用 的 MacOS， bash 的 版 本 可 能 太 低 ， 执 行 改 脚 本 将 出 错 ， 请 检 查 你 的 bash 版 本 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > bash --version
GNU bash, version 3.2.57(1)-release (x86_64-apple-darwin16)
Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc.
< / code > < / pre >
< p > 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： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > brew install bash
< / code > < / pre >
< p > 升 级 后 的 bash 版 本 为 < code > 4.4.12(1)-release (x86_64-apple-darwin16.3.0)< / code > 。 < / p >
< p > 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 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-resource-staging-server:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-shuffle:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-executor-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
< / code > < / pre >
< h2 id = "运行测试" > 运 行 测 试 < / h2 >
< p > 在 < code > dist/bin< / code > 目 录 下 执 行 spark-pi 测 试 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-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 \
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
< span class = "hljs-built_in" > local< / span > :///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar
< / code > < / pre >
< p > 详 细 的 参 数 说 明 见 ： < a href = "https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html" target = "_blank" > https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html< / a > < / p >
< p > < strong > 注 意 ： < / strong > < code > local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar< / code > 文 件 是 在 < code > spark-driver< / code > 和 < code > spark-executor< / code > 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 。 < / p >
< p > 执 行 日 志 显 示 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > 2017-09-14 14:59:01 INFO Client:54 - Waiting < span class = "hljs-keyword" > for< / span > 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< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4e9d49f8ed0
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< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4e9d49f8ed0
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< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4e9d49f8ed0
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
container images: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
phase: Pending
status: [ContainerStatus(containerID=null, image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/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=< span class = "hljs-literal" > false< / span > , restartCount=0, state=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=ContainerStateWaiting(message=null, reason=ContainerCreating, additionalProperties={}), additionalProperties={}), additionalProperties={})]
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< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4e9d49f8ed0
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
container images: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
phase: Running
status: [ContainerStatus(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6< span class = "hljs-built_in" > cd< / span > 4c62, image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=docker-pullable://sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver@sha256:beb92a3e3f178e286d9e5baebdead88b5ba76d651f347ad2864bb6f8eda26f94, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=< span class = "hljs-literal" > true< / span > , restartCount=0, state=ContainerState(running=ContainerStateRunning(startedAt=2017-09-14T06:59:02Z, additionalProperties={}), terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
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< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c< span class = "hljs-_" > -f< / span > 4e9d49f8ed0
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
container images: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
phase: Succeeded
status: [ContainerStatus(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6< span class = "hljs-built_in" > cd< / span > 4c62, image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=docker-pullable://sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver@sha256:beb92a3e3f178e286d9e5baebdead88b5ba76d651f347ad2864bb6f8eda26f94, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=< span class = "hljs-literal" > false< / span > , restartCount=0, state=ContainerState(running=null, terminated=ContainerStateTerminated(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6< span class = "hljs-built_in" > cd< / span > 4c62, < span class = "hljs-built_in" > exit< / span > Code=0, finishedAt=2017-09-14T06:59:11Z, message=null, reason=Completed, signal=null, startedAt=null, additionalProperties={}), waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-14 14:59:12 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - Container final statuses:
Container name: spark-kubernetes-driver
Container image: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
Container state: Terminated
Exit code: 0
2017-09-14 14:59:12 INFO Client:54 - Application spark-pi finished.
< / code > < / pre >
< p > 从 日 志 中 可 以 看 到 任 务 运 行 的 状 态 信 息 。 < / p >
< p > 使 用 下 面 的 命 令 可 以 看 到 kubernetes 启 动 的 Pod 信 息 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > kubectl --namespace spark-cluster get pods -w
< / code > < / pre >
< p > 将 会 看 到 < code > spark-driver< / code > 和 < code > spark-exec< / code > 的 Pod 信 息 。 < / p >
2017-09-15 19:36:28 +08:00
< h2 id = "依赖管理" > 依 赖 管 理 < / h2 >
< p > 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 。 < / p >
< h4 id = "创建-resource-staging-server" > 创 建 resource staging server< / h4 >
< p > 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 < strong > resource staging server< / strong > 。 < / p >
< pre > < code > kubectl create -f conf/kubernetes-resource-staging-server.yaml
< / code > < / pre > < p > 我 们 同 样 将 其 部 署 在 < code > spark-cluster< / code > namespace 下 ， 该 yaml 文 件 见 < a href = "https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook" target = "_blank" > kubernetes-handbook< / a > 的 < code > manifests/spark-with-kubernetes-native-scheduler< / code > 目 录 。 < / p >
< h4 id = "优化" > 优 化 < / h4 >
< p > 其 中 有 一 点 需 要 优 化 ， 在 使 用 下 面 的 命 令 提 交 任 务 时 ， 使 用 < code > --conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri< / code > 参 数 指 定 < em > resource staging server< / em > 地 址 ， 用 户 不 应 该 关 注 < em > resource staging server< / em > 究 竟 运 行 在 哪 台 宿 主 机 上 ， 可 以 使 用 下 面 两 种 方 式 实 现 ： < / p >
< ul >
< li > 使 用 < code > nodeSelector< / code > 将 < em > resource staging server< / em > 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 < / li >
< li > 改 变 < code > spark-resource-staging-service< / code > service 的 type 为 < strong > ClusterIP< / strong > ， 然 后 使 用 < strong > Ingress< / strong > 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 < em > resource staging server< / em > 的 地 址 。 < / li >
< / ul >
< p > 然 后 可 以 执 行 下 面 的 命 令 来 提 交 本 地 的 jar 到 kubernetes 上 运 行 。 < / p >
< pre > < code class = "lang-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 \
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/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
< / code > < / pre >
< p > 该 命 令 将 提 交 本 地 的 < code > ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar< / code > 文 件 到 < em > resource staging server< / em > ， 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 。 < / p >
< p > 详 见 ： < a href = "https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html#dependency-management" target = "_blank" > https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html#dependency-management< / a > < / p >
2017-09-19 19:26:13 +08:00
< h4 id = "设置-hdfs-用户" > 设 置 HDFS 用 户 < / h4 >
< p > 如 果 Hadoop 集 群 没 有 设 置 kerbros 安 全 认 证 的 话 ， 在 指 定 < code > spark-submit< / code > 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 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-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
< / code > < / pre >
2017-09-19 19:34:05 +08:00
< p > 使 用 hadoop 用 户 提 交 本 地 jar 包 的 命 令 示 例 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-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 \
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri=http://172.20.0.114:31000 \
~/Downloads/tendcloud_2.10-1.0.jar
< / code > < / pre >
2017-09-19 19:26:13 +08:00
< p > 详 见 ： < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/issues/408" target = "_blank" > https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/issues/408< / a > < / p >
2017-09-22 20:25:47 +08:00
< h4 id = "限制-driver-和-executor-的资源使用" > 限 制 Driver 和 Executor 的 资 源 使 用 < / h4 >
< p > 在 执 行 < code > spark-submit< / code > 时 使 用 如 下 参 数 设 置 内 存 和 CPU 资 源 限 制 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > --conf spark.driver.memory=3G
--conf spark.executor.memory=3G
--conf spark.driver.cores=2
--conf spark.executor.cores=10
< / code > < / pre >
< p > 这 几 个 参 数 中 值 如 何 传 递 到 Pod 的 资 源 设 置 中 的 呢 ？ < / p >
< p > 比 如 我 们 设 置 在 执 行 < code > spark-submit< / code > 的 时 候 传 递 了 这 样 的 两 个 参 数 ： < code > --conf spark.driver.cores=2< / code > 和 < code > --conf spark.driver.memory=100G< / code > 那 么 查 看 driver pod 的 yaml 输 出 结 果 将 会 看 到 这 样 的 资 源 设 置 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-yaml" > < span class = "hljs-attr" > resources:< / span >
< span class = "hljs-attr" > limits:< / span >
< span class = "hljs-attr" > memory:< / span > < span class = "hljs-number" > 110< / span > Gi
< span class = "hljs-attr" > requests:< / span >
< span class = "hljs-attr" > cpu:< / span > < span class = "hljs-string" > " 2" < / span >
< span class = "hljs-attr" > memory:< / span > < span class = "hljs-number" > 100< / span > Gi
< / code > < / pre >
< p > 以 上 参 数 是 对 < code > request< / code > 值 的 设 置 ， 那 么 < code > limit< / code > 的 资 源 设 置 的 值 又 是 从 何 而 来 ？ < / p >
< p > 可 以 使 用 < code > spark.kubernetes.driver.limit.cores< / code > 和 < code > spark.kubernetes.executor.limit.cores< / code > 来 设 置 CPU的 hard limit。 < / p >
2017-09-27 19:33:55 +08:00
< p > memory limit 的 值 是 根 据 memory request 的 值 加 上 < code > spark.kubernetes.executor.memoryOverhead< / code > 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%） 。 < / p >
< p > 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%） 。 < / p >
< pre > < code class = "lang-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 \
--conf spark.kubernetes.driver.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.executor.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
--conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
< span class = "hljs-built_in" > local< / span > :///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar 10000000
< / code > < / pre >
< p > 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 。 < / p >
2017-09-22 20:25:47 +08:00
< p > < code > SPARK_DRIVER_MEMORY< / code > 和 < code > SPARK_EXECUTOR_MEMORY< / code > 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 ： < / p >
< pre > < code class = "lang-bash" > CMD SPARK_CLASSPATH=< span class = "hljs-string" > " < span class = "hljs-variable" > ${SPARK_HOME}< / span > /jars/*" < / span > & & \
env | grep SPARK_JAVA_OPT_ | sed < span class = "hljs-string" > ' s/[^=]*=\(.*\)/\1/g' < / span > > /tmp/java_opts.txt & & \
< span class = "hljs-built_in" > readarray< / span > -t SPARK_DRIVER_JAVA_OPTS < /tmp/java_opts.txt & & \
< span class = "hljs-keyword" > if< / span > ! [ -z < span class = "hljs-variable" > ${SPARK_MOUNTED_CLASSPATH+x}< / span > ]; < span class = "hljs-keyword" > then< / span > SPARK_CLASSPATH=< span class = "hljs-string" > " < span class = "hljs-variable" > $SPARK_MOUNTED_CLASSPATH< / span > :< span class = "hljs-variable" > $SPARK_CLASSPATH< / span > " < / span > ; < span class = "hljs-keyword" > fi< / span > & & \
< span class = "hljs-keyword" > if< / span > ! [ -z < span class = "hljs-variable" > ${SPARK_SUBMIT_EXTRA_CLASSPATH+x}< / span > ]; < span class = "hljs-keyword" > then< / span > SPARK_CLASSPATH=< span class = "hljs-string" > " < span class = "hljs-variable" > $SPARK_SUBMIT_EXTRA_CLASSPATH< / span > :< span class = "hljs-variable" > $SPARK_CLASSPATH< / span > " < / span > ; < span class = "hljs-keyword" > fi< / span > & & \
< span class = "hljs-keyword" > if< / span > ! [ -z < span class = "hljs-variable" > ${SPARK_EXTRA_CLASSPATH+x}< / span > ]; < span class = "hljs-keyword" > then< / span > SPARK_CLASSPATH=< span class = "hljs-string" > " < span class = "hljs-variable" > $SPARK_EXTRA_CLASSPATH< / span > :< span class = "hljs-variable" > $SPARK_CLASSPATH< / span > " < / span > ; < span class = "hljs-keyword" > fi< / span > & & \
< span class = "hljs-keyword" > if< / span > ! [ -z < span class = "hljs-variable" > ${SPARK_MOUNTED_FILES_DIR+x}< / span > ]; < span class = "hljs-keyword" > then< / span > cp -R < span class = "hljs-string" > " < span class = "hljs-variable" > $SPARK_MOUNTED_FILES_DIR< / span > /." < / span > .; < span class = "hljs-keyword" > fi< / span > & & \
< span class = "hljs-keyword" > if< / span > ! [ -z < span class = "hljs-variable" > ${SPARK_MOUNTED_FILES_FROM_SECRET_DIR}< / span > ]; < span class = "hljs-keyword" > then< / span > cp -R < span class = "hljs-string" > " < span class = "hljs-variable" > $SPARK_MOUNTED_FILES_FROM_SECRET_DIR< / span > /." < / span > .; < span class = "hljs-keyword" > fi< / span > & & \
< span class = "hljs-variable" > ${JAVA_HOME}< / span > /bin/java < span class = "hljs-string" > " < span class = "hljs-variable" > ${SPARK_DRIVER_JAVA_OPTS[@]}< / span > " < / span > -cp < span class = "hljs-variable" > $SPARK_CLASSPATH< / span > -Xms< span class = "hljs-variable" > $SPARK_DRIVER_MEMORY< / span > -Xmx< span class = "hljs-variable" > $SPARK_DRIVER_MEMORY< / span > < span class = "hljs-variable" > $SPARK_DRIVER_CLASS< / span > < span class = "hljs-variable" > $SPARK_DRIVER_ARGS< / span >
< / code > < / pre >
< p > 我 们 可 以 看 到 对 < code > SPARK_DRIVER_MEMORY< / code > 环 境 变 量 的 引 用 。 Executor 的 设 置 与 driver 类 似 。 < / p >
< p > 而 我 们 可 以 使 用 这 样 的 参 数 来 传 递 环 境 变 量 的 值 < code > spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName]< / code > ， 只 要 将 < code > EnvironmentVariableName< / code > 替 换 为 环 境 变 量 名 称 即 可 。 < / p >
2017-09-14 15:57:50 +08:00
< h2 id = "参考" > 参 考 < / h2 >
< p > < a href = "http://lxw1234.com/archives/2015/12/593.htm" target = "_blank" > Spark动 态 资 源 分 配 -Dynamic Resource Allocation< / a > < / p >
< p > < a href = "https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html" target = "_blank" > Running Spark on Kubernetes< / a > < / p >
< p > < a href = "https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-18278" target = "_blank" > Apache Spark Jira Issue - 18278 - SPIP: Support native submission of spark jobs to a kubernetes cluster< / a > < / p >
< p > < a href = "https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/34377" target = "_blank" > Kubernetes Github Issue - 34377 Support Spark natively in Kubernetes< / a > < / p >
< p > < a href = "https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/spark" target = "_blank" > Kubernetes example spark< / a > < / p >
2017-09-19 19:26:13 +08:00
< p > < a href = "https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes" target = "_blank" > https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes< / a > < / p >
< p > < a href = "https://github.com/apache-spark-on-k8s/spark/blob/branch-2.2-kubernetes/resource-managers/kubernetes/architecture-docs/scheduler-backend.md" target = "_blank" > Scheduler backend< / a > < / p >
2017-10-09 15:28:05 +08:00
< footer class = "page-footer" > < span class = "copyright" > Copyright © jimmysong.io 2017 all right reserved， powered by Gitbook< / span > < span class = "footer-modification" > Updated:
2017-09-27 21:03:00
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2017-09-14 15:57:50 +08:00
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