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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。
| 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
运行失败，报错信息：
2017-09-05 14:45:52 INFO Client:54 - Waiting for application spark-pi to finish...
2017-09-05 14:45:52 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1504593950039-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-81cd1d33adbd4f728f7c609356b54c43, spark-role -> driver
pod uid: dbf66ecf-9205-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-05T06:45:52Z
service account name: default
volumes: default-token-klxp8
node name: N/A
start time: N/A
container images: N/A
phase: Pending
status: []
2017-09-05 14:45:52 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1504593950039-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-81cd1d33adbd4f728f7c609356b54c43, spark-role -> driver
pod uid: dbf66ecf-9205-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-05T06:45:52Z
service account name: default
volumes: default-token-klxp8
node name: 172.20.0.115
start time: N/A
container images: N/A
phase: Pending
status: []
2017-09-05 14:45:52 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1504593950039-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-81cd1d33adbd4f728f7c609356b54c43, spark-role -> driver
pod uid: dbf66ecf-9205-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-05T06:45:52Z
service account name: default
volumes: default-token-klxp8
node name: 172.20.0.115
start time: 2017-09-05T06:45:52Z
container images: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1
phase: Pending
status: [ContainerStatus(containerID=null, image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1, 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={})]
2017-09-05 14:45:53 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1504593950039-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-81cd1d33adbd4f728f7c609356b54c43, spark-role -> driver
pod uid: dbf66ecf-9205-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-05T06:45:52Z
service account name: default
volumes: default-token-klxp8
node name: 172.20.0.115
start time: 2017-09-05T06:45:52Z
container images: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1
phase: Running
status: [ContainerStatus(containerID=docker://53de39eb83435a344ef780aae83139229d4d6d78fa4e1655f9f81da95d89f439, image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1, imageID=docker-pullable://sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver@sha256:19c3b76a34fee02104de0d859a60d79608ebd0b7ebae33ec3b86a71af777c833, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=true, restartCount=0, state=ContainerState(running=ContainerStateRunning(startedAt=2017-09-05T06:45:53Z, additionalProperties={}), terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-05 14:45:56 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
pod name: spark-pi-1504593950039-driver
namespace: spark-cluster
labels: spark-app-selector -> spark-81cd1d33adbd4f728f7c609356b54c43, spark-role -> driver
pod uid: dbf66ecf-9205-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
creation time: 2017-09-05T06:45:52Z
service account name: default
volumes: default-token-klxp8
node name: 172.20.0.115
start time: 2017-09-05T06:45:52Z
container images: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1
phase: Failed
status: [ContainerStatus(containerID=docker://53de39eb83435a344ef780aae83139229d4d6d78fa4e1655f9f81da95d89f439, image=sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1, imageID=docker-pullable://sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver@sha256:19c3b76a34fee02104de0d859a60d79608ebd0b7ebae33ec3b86a71af777c833, 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://53de39eb83435a344ef780aae83139229d4d6d78fa4e1655f9f81da95d89f439, exitCode=1, finishedAt=2017-09-05T06:45:55Z, message=null, reason=Error, signal=null, startedAt=null, additionalProperties={}), waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-05 14:45:56 INFO LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - Container final statuses:
Container name: spark-kubernetes-driver
Container image: sz-pg-oam-docker-hub-001.tendcloud.com/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1
Container state: Terminated
Exit code: 1
2017-09-05 14:45:56 INFO Client:54 - Application spark-pi finished.
提了个 issue Failed to run the sample spark-pi test using spark-submit on the doc #478
参考
Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation
Kubernetes Github Issue - 34377 Support Spark natively in Kubernetes