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Jimmy Song
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be643b7ce7
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@ -246,10 +246,10 @@
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* [微服务中的服务发现](usecases/service-discovery-in-microservices.md)
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* [使用 Java 构建微服务并发布到 Kubernetes 平台](usecases/microservices-for-java-developers.md)
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* [Spring Boot 快速开始指南](usecases/spring-boot-quick-start-guide.md)
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* [大数据](usecases/big-data.md)
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* [Spark standalone on Kubernetes](usecases/spark-standalone-on-kubernetes.md)
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* [运行支持 Kubernetes 原生调度的 Spark 程序](usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)
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* [Spark 与 Kubernetes](usecases/spark-on-kubernetes.md)
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* [Spark standalone on Kubernetes](usecases/spark-standalone-on-kubernetes.md)
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* [运行支持 Kubernetes 原生调度的 Spark 程序](usecases/running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)
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* [Serverless 架构](usecases/serverless.md)
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* [理解 Serverless](usecases/understanding-serverless.md)
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* [FaaS（函数即服务）](usecases/faas.md)
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@ -1,39 +1,6 @@
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# 大数据
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Kubernetes community中已经有了一个Big data SIG，大家可以通过这个SIG了解kubernetes结合大数据的应用。
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Kubernetes community 中曾经有了一个Big Data SIG，现为 [Big Data User Group](https://github.com/kubernetes/community/tree/master/ug-big-data)，大家可以通过这个用户组了解 Kubernetes 结合大数据的应用。
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在Swarm、Mesos、kubernetes这三种流行的容器编排调度架构中，Mesos对于大数据应用支持是最好的，spark原生就是运行在mesos上的，当然也可以容器化运行在kubernetes上。当前在kubernetes上运行大数据应用主要是spark应用。
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## Spark on Kubernetes
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Spark原生支持standalone、mesos和YARN的调度方式，当前kubernetes社区正在支持kubernetes的原生调度来运行spark - 。
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当然您也可以在kubernetes直接部署spark on yarn或者spark standalone模式，仍然沿用已有的
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## Spark Standalone
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使用spark standalone模式在kubernetes上运行，kubernetes不负责spark任务的调度。参考：[Spark standalone on Kubernetes](spark-standalone-on-kubernetes.md)
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这种模式中使用的spark本身负责任务调度，kubernetes只是作为一个spark的部署平台。
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## Spark on Yarn
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使用StatefulSet和Headless serverless来实现。
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这种模式中kubernetes依然不负责spark应用的调度，而只是将Yarn换了一个部署环境而已。
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下面是架构图：
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### Spark on Kubernetes
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Spark on kubernetes，使用kubernetes作为调度引擎，spark的任务直接调度到node节点上。参考：[运行支持kubernetes原生调度的Spark程序](running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)。
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### 调度方式总结
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下图显示的是三种调度方式中单个kubernetes node节点上运行的spark相关容器的调度情况。
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毫无疑问，使用kubernetes原生调度的spark任务才是最节省资源的。
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@ -1,5 +1,7 @@
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# 运行支持kubernetes原生调度的Spark程序
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**注：该项目已不推荐使用。**
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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
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**注意**：本文中的镜像仓库地址 `harbor-001.jimmysong.io` 为的镜像仓库地址为伪装地址，非本文中真正使用的镜像仓库，且该地址也不存在，请替换为您自己的镜像仓库。
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# Spark 与 Kubernetes
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Spark 原生支持 standalone、mesos 和 YARN 的调度方式，当前 kubernetes 社区正在支持 kubernetes 的原生调度来运行 spark。当然您也可以在 Kubernetes 直接部署 spark on YARN 或者 spark standalone 模式。
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## Spark Standalone
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使用 spark standalone 模式在 Kubernetes 上运行，kubernetes 不负责 spark 任务的调度。这种模式中使用的 spark 本身负责任务调度，kubernetes 只是作为一个 spark 的部署平台。
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## Spark on Yarn
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使用 StatefulSet 和 Headless serverless 来实现。这种模式中 kubernetes 依然不负责 spark 应用的调度，而只是将 Yarn 换了一个部署环境而已。
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下面是架构图：
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### Spark on Kubernetes
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Spark on kubernetes，使用 kubernetes 作为调度引擎，spark 的任务直接调度到 node 节点上。参考：[运行支持 kubernetes 原生调度的 Spark 程序](./running-spark-with-kubernetes-native-scheduler.md)。
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### 调度方式总结
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下图显示的是三种调度方式中单个 kubernetes node 节点上运行的 spark 相关容器的调度情况。
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毫无疑问，使用 kubernetes 原生调度的 spark 任务才是最节省资源的。
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# Spark standalone on Kubernetes
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该项目是基于 Spark standalone 模式，对资源的分配调度还有作业状态查询的功能实在有限，对于让 spark 使用真正原生的 kubernetes 资源调度推荐大家尝试 <https://github.com/apache-spark-on-k8s/>。
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**注：该项目已不推荐使用。**
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代码和使用文档见Github地址：https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes
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该项目是基于 Spark standalone 模式，对资源的分配调度还有作业状态查询的功能实在有限，对于让 spark 使用真正原生的 kubernetes 资源调度可以尝试 [apache-spark-on-k8s](https://github.com/apache-spark-on-k8s/)，代码和使用文档见 [spark-on-kubernetes](https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes)。
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本文中用到的 yaml 文件可以在 `manifests/spark-standalone` 目录下找到，也可以在上面的 <https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes/> 项目的 manifests 目录下找到。
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本文中用到的 yaml 文件可以在 `manifests/spark-standalone` 目录下找到，也可以在上面的 [spark-on-kubernetes](https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes/) 项目的 manifests 目录下找到。
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## 在Kubernetes上启动spark
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## 在 Kubernetes 上启动 spark
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创建名为spark-cluster的namespace，所有操作都在该namespace中进行。
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创建名为 spark-cluster 的 namespace，所有操作都在该 namespace 中进行。
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所有yaml文件都在`manifests`目录下。
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所有 yaml 文件都在 `manifests` 目录下。
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```bash
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$ kubectl create -f manifests/
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```
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将会启动一个拥有三个worker的spark集群和zeppelin。
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将会启动一个拥有三个 worker 的 spark 集群和 zeppelin。
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同时在该namespace中增加ingress配置，将spark的UI和zeppelin页面都暴露出来，可以在集群外部访问。
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同时在该 namespace 中增加 ingress 配置，将 spark 的 UI 和 zeppelin 页面都暴露出来，可以在集群外部访问。
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该ingress后端使用traefik。
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该 ingress 后端使用 traefik。
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## 访问spark
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## 访问 spark
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通过上面对ingress的配置暴露服务，需要修改本机的/etc/hosts文件，增加以下配置，使其能够解析到上述service。
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通过上面对 ingress 的配置暴露服务，需要修改本机的 /etc/hosts 文件，增加以下配置，使其能够解析到上述 service。
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```ini
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172.20.0.119 zeppelin.traefik.io
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172.20.0.119 spark.traefik.io
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```
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172.20.0.119是我设置的VIP地址，VIP的设置和traefik的配置请查看[kubernetes-handbook](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook)。
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172.20.0.119 是我设置的 VIP 地址，VIP 的设置和 traefik 的配置请查看 [kubernetes-handbook](https://github.com/rootsongjc/kubernetes-handbook)。
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**spark ui**
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**Spark UI**
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访问 `http://spark.traefik.io`
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**zeppelin ui**
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**Zeppelin UI**
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访问 `http://zepellin.treafik.io`
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