发布spark on kubernetes

SUMMARY.md

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     - [5.1.1 Istio](usecases/istio.md)
       - [5.1.1.1 安装istio](usecases/istio-installation.md)
       - [5.1.1.2 配置请求的路由规则](usecases/configuring-request-routing.md)
+  - [5.2 大数据](usecases/big-data.md)
+    - [5.2.1 Spark on Kubernetes](usecases/spark-on-kubernetes.md)
 - [6. 开发指南](develop/index.md)
   - [6.1 开发环境搭建](develop/developing-environment.md)
   - [6.2 单元测试和集成测试](develop/testing.md)

usecases/big-data.md

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+# 大数据
+
+Kubernetes community中已经有了一个[Big data SIG](https://github.com/kubernetes/community/tree/master/sig-big-data)，大家可以通过这个SIG了解kubernetes结合大数据的应用。
+
+其实在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。
+
+[Spark on Kubernetes](spark-on-kubernetes.md)

usecases/spark-on-kubernetes.md

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+# Spark on Kubernetes
+
+时速云上提供的镜像docker pull index.tenxcloud.com/google_containers/spark:1.5.2_v1都下载不下来。
+
+因此我自己编译的spark的镜像。
+
+编译好后上传到了时速云镜像仓库
+
+```
+index.tenxcloud.com/jimmy/spark:1.5.2_v1
+index.tenxcloud.com/jimmy/zeppelin:0.7.1
+```
+
+代码和使用文档见Github地址：https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes
+
+## 在Kubernetes上启动spark
+
+创建名为spark-cluster的namespace，所有操作都在该namespace中进行。
+
+所有yaml文件都在`manifests`目录下。
+
+```
+$ kubectl create -f manifests/
+```
+
+将会启动一个拥有三个worker的spark集群和zeppelin。
+
+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。
+
+该ingress后端使用traefik。
+
+## 访问spark
+
+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。
+
+```
+172.20.0.119 zeppelin.traefik.io
+172.20.0.119 spark.traefik.io
+```
+
+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)。
+
+**spark ui**
+
+访问http://spark.traefik.io
+
+![spark master ui](../images/spark-ui.jpg)
+
+**zeppelin ui**
+
+访问http://zepellin.treafik.io
+
+![zeppelin ui](../images/zeppelin-ui.jpg)