运行支持kubernetes原生调度的Spark程序

我们之前就在 kubernetes 中运行过 standalone 方式的 spark 集群，见 Spark standalone on kubernetes。

目前运行支持 kubernetes 原生调度的 spark 程序由 Google 主导，

Spark 概念说明

Apache Spark 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：
    • Standalone：Spark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。

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 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。

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。

安装指南

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

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

运行 SparkPi 测试

./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 \
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。

提了个 issue Failed to run the sample spark-pi test using spark-submit on the doc #478

需要为 spark 集群创建一个 serviceaccount 和 clusterrolebinding：

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。

开发文档

编译

Fork 并克隆项目到本地：

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。

## 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

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：

./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

注意：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：

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：

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：

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

运行测试

在 dist/bin 目录下执行 spark-pi 测试：

./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 \
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 和 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：

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
     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=false, 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-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
     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://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, 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=true, 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-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
     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://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, 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=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 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.

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：

kubectl --namespace spark-cluster get pods -w

将会看到 spark-driver 和 spark-exec 的 Pod 信息。

参考

Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation

Running Spark on Kubernetes

Apache Spark Jira Issue - 18278 - SPIP: Support native submission of spark jobs to a kubernetes cluster

Kubernetes Github Issue - 34377 Support Spark natively in Kubernetes

Kubernetes example spark

https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes

for GitBook           update 2017-09-14 15:37:20

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