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# 运行支持kubernetes原生调度的Spark程序
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我们之前就在 kubernetes 中运行过 standalone 方式的 spark 集群，见
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## Spark 概念说明
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[Apache Spark](http://spark.apache.org) 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。
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在 Spark 中包括如下组件或概念：
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- **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；
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- **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；
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- **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；
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- **Cluster Manager**：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有：
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- Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配；
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- Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配；
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- **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；
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- **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；
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- **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。
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- **任务（Task）**： 被送到某个Executor上的工作任务；
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- **Context**：启动spark application的时候创建，作为Spark 运行时环境。
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- **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"。
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- **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。
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## 架构设计
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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](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/34377)。
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简而言之，spark standalone on kubernetes 有如下几个缺点：
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- 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。
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- 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。
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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。
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## 安装指南
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我们可以直接使用官方已编译好的 docker 镜像来部署。
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| 组件 | 镜像 |
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| Spark Driver Image | `kubespark/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
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| Spark Executor Image | `kubespark/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
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| Spark Initialization Image | `kubespark/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
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| Spark Staging Server Image | `kubespark/spark-resource-staging-server:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
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| PySpark Driver Image | `kubespark/driver-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
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| PySpark Executor Image | `kubespark/executor-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1` |
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## 参考
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[Spark动态资源分配-Dynamic Resource Allocation](http://lxw1234.com/archives/2015/12/593.htm)
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[Running Spark on Kubernetes](https://apache-spark-on-k8s.github.io/userdocs/running-on-kubernetes.html)
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[Apache Spark Jira Issue - 18278 - SPIP: Support native submission of spark jobs to a kubernetes cluster](https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-18278)
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[Kubernetes Github Issue - 34377 Support Spark natively in Kubernetes](https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/34377)
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[Kubernetes example spark](https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/spark)
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https://github.com/rootsongjc/spark-on-kubernetes |