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基于Kubernetes部署Spark：spark on kubernetes

article 2024/9/23 9:30:16

什么是spark？

spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的的数据分析计算引擎。

Hadoop、Hive、Spark是什么关系？

大数据技术生态中，Hadoop、Hive、Spark是什么关系？| 通俗易懂科普向_哔哩哔哩_bilibili

Hadoop 与 HDFS (Hadoop Distributed File System)：

    • Hadoop 是一个用于处理大数据的开源框架，而HDFS是Hadoop的一个重要组成部分，它是一个分布式文件系统，用于存储大量的数据。
    • HDFS 负责将数据分布在集群中的多个节点上，并提供一个统一的接口，使得这些数据看起来像是存储在一个地方。

MapReduce 与 Hadoop：

    • MapReduce 是Hadoop的一个核心组件，它提供了一个编写并行处理应用的框架。
    • 开发者可以使用MapReduce API将任务分解成Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段，从而实现并行处理。

Hive 与 SQL：

    • Hive 是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语言（HiveQL）来处理存储在Hadoop中的大规模数据集。
    • Hive 提供了更高的抽象层次，简化了数据分析工作，降低了编写复杂MapReduce程序的难度。

Spark 与 Hadoop：

    • Spark 是另一个用于大数据处理的框架，它可以独立运行或运行在Hadoop之上。
    • Spark 与 MapReduce 不同之处在于它提供了内存计算能力，这意味着Spark可以在内存中缓存数据，从而加快数据处理速度。
    • Spark 还提供了多种高级库，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，分别用于SQL查询、流式数据处理、机器学习和图计算。

Hadoop 主要用于分布式存储和计算，而Hive和Spark则是建立在其上的更高层次的工具，旨在提高开发者的生产力并优化数据处理性能。这些技术共同构成了大数据生态系统的重要部分，帮助管理和分析海量数据。选择哪种技术取决于具体的应用需求、数据规模以及对处理速度的要求。

Spark基于Kubernetes部署优势

Spark是新一代分布式内存计算框架，Apache开源的顶级项目。相比于Hadoop Map-Reduce计算框架，Spark将中间计算结果保留在内存中，速度提升10~100倍；同时它还提供更丰富的算子，采用弹性分布式数据集（RDD）实现迭代计算，更好地适用于数据挖掘、机器学习算法，极大提升开发效率。

相比于在物理机上部署，在Kubernetes集群上部署Spark集群，具有以下优势：

快速部署：安装1000台级别的Spark集群，在Kubernetes集群上只需设定worker副本数目replicas=1000，即可一键部署。

快速升级：升级Spark版本，只需替换Spark镜像，一键升级。

弹性伸缩：需要扩容、缩容时，自动修改worker副本数目replicas即可。

高一致性：各个Kubernetes节点上运行的Spark环境一致、版本一致。

高可用性：如果Spark所在的某些node或pod死掉，Kubernetes会自动将计算任务，转移到其他nod或创建新pod。

强隔离性：通过设定资源配额等方式，可与Web、大数据应用部署在同一集群，提升机器资源使用效率，从而降低服务器成本。

spark-standalone框架

Client：客户端进程，负责提交作业到Master。

Master：Standalone模式中主节点，负责接收Cient提交的作业管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。

Worker：Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。

Driver：一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上，包括DAGScheduler，TaskScheduler。

Spark提交任务的两种模式

  1. 客户端模式 (Client Mode):
  • 在客户端模式下，提交 Spark 应用程序时，驱动程序会在提交任务的客户端机器上运行。
  • 驱动程序不会作为集群的一部分运行，而是从客户端接收指令，并且客户端需要保持活动状态直到整个 Spark 应用程序执行完毕。
  1. 集群模式 (Cluster Mode):
  • 在集群模式下，驱动程序将被部署到集群中的一个工作节点上运行。
  • 驱动程序成为集群的一部分，并且不再依赖于提交任务的客户端机器。集群模式下，客户端提交完任务后就可以退出，而无需保持连接。

当使用 spark-submit 命令提交 Spark 应用程序时，可以通过添加 --deploy-mode 参数来指定提交模式。例如：

  • 使用客户端模式：spark-submit --deploy-mode client
  • 使用集群模式：spark-submit --deploy-mode cluster

spark on k8s 的两种方式

1.Standalone on Kubernetes部署

spark以pod的形式运行在k8s里。

2.Spark 的原生 Kubernetes 调度

k8s只作为调度器和容器运行时，spark-submit命令执行后k8s调度pod执行计算，执行完pod自动释放

在 Kubernetes 上运行 Spark - Spark 3.5.1 文档 - Spark 中文 (apache.ac.cn)

Standalone on Kubernetes部署

Spark Standalone 集群中有Master和Worker两种角色，基于Kubernetes进行部署，即将两种对象以pod的方式部署到Kubernetes集群中，Master和Worker所需要的资源由Kubernetes集群提供。

构建镜像

Spark官方没有提供Spark的容器镜像，需要自己构建，构建Spark镜像的步骤如下：

1.下载Spark安装包

mkdir -p /root/spark && cd spark
wget https://mirrors.huaweicloud.com/apache/spark/spark-3.3.1/spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz
wget https://mirrors.huaweicloud.com/apache/hadoop/core/hadoop-3.1.4/hadoop-3.1.4.tar.gz
[root@master spark]# ls
hadoop-3.1.4.tar.gz  spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz

2.编写DockerFile

vim Dockerfile

FROM openjdk:8u151

ENV hadoop_version 3.1.4
ENV spark_version 3.3.1

ADD hadoop-3.1.4.tar.gz /opt
ADD spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz /opt

RUN mv /opt/hadoop-3.1.4 /opt/hadoop && mv /opt/spark-3.3.1-bin-hadoop3 /opt/spark && \
    echo HADOOP ${hadoop_version} installed in /opt/hadoop && \
    echo Spark ${spark_version} installed in /opt/spark

ENV SPARK_HOME=/opt/spark
ENV PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
ENV HADOOP_HOME=/opt/hadoop
ENV PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
ENV LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native

ADD start-common.sh start-worker start-master /
ADD spark-defaults.conf /opt/spark/conf/spark-defaults.conf

ENV PATH $PATH:/opt/spark/bin
ENV SPARK_WORKER_MEMORY=1024m
ENV SPARK_WORKER_CORES=2

3.上传Dockerfile构建需要的文件

vim start-common.sh

#!/bin/sh
unset SPARK_MASTER_PORT
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:/opt/hadoop/lib/native

vim start-master

#!/bin/sh
. /start-common.sh
echo "$(hostname -i) spark-master" >> /etc/hosts
/opt/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master --ip spark-master --port 7077 --webui-port 8080

vim start-worker

#!/bin/sh
. /start-common.sh

if ! getent hosts spark-master; then
  echo "=== Cannot resolve the DNS entry for spark-master. Has the service been created yet, and is SkyDNS functional?"
  echo "=== See http://kubernetes.io/v1.1/docs/admin/dns.html for more details on DNS integration."
  echo "=== Sleeping 10s before pod exit."
  sleep 10
  exit 0
fi

/opt/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://spark-master:7077 --webui-port 8081

vim spark-defaults.conf

spark.master                            spark://spark-master:7077
spark.driver.extraLibraryPath           /opt/hadoop/lib/native
#spark.driver.extraClassPath             /opt/spark/jars/hadoop-aws-2.8.2.jar:/opt/spark/jars/aws-java-sdk-1.11.712.jar
#spark.hadoop.fs.s3a.impl                org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem
#spark.fs.s3a.connection.ssl.enabled     false
#spark.executor.extraJavaOptions         -Dcom.amazonaws.sdk.disableCertChecking=1
spark.app.id                            KubernetesSpark
spark.executor.memory 512m
spark.executor.cores 1

添加权限

chmod +x ./start-common.sh  ./start-master ./start-worker

4.构建Spark容器镜像

执行如下命令，构建Spark容器镜像:

#构建spark 容器镜像
[root@master spark]# docker build -t myspark:v1 .


#查看spark 容器镜像
[root@master spark]# docker images
[root@master spark-standalone-deployment]# docker images
REPOSITORY                                           TAG       IMAGE ID       CREATED         SIZE
myspark                                              v1        fabd9ffaef9f   3 hours ago     3.12GB

5.将镜像上传到 harbor

后续基于Kubernetes部署Spark standalone集群时需要使用该spark容器镜像，需要从harbor私有镜像仓库进行拉取，这里我们将myspark:v1镜像上传至Harbor私有镜像仓库，步骤如下：

#给当前镜像打标签
[root@master spark]# docker tag myspark:v1 192.168.86.218:8080/library/spark:v1

#上传到harbor
[root@master spark]# docker push 192.168.86.218:8080/library/spark:v1

登录harbor观察对应的镜像是否上传成功，通过webui观察，上传已经成功。

配置containerd源（每个节点都要）：

vim /etc/containerd/config.toml
  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.configs."192.168.86.218:8080".tls]
          insecure_skip_verify = true
  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.configs."192.168.86.218:8080".auth]
          username = "admin"
          password = "xxxxxxx"
  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".registry.mirrors."192.168.86.218:8080"]
          endpoint = ["http://192.168.86.218:8080"]
yaml资源清单文件

创建/root/spark-standalone-deployment目录:

[root@master ~]# mkdir -p /root/spark-standalone-deployment
[root@master ~]# cd /root/spark-standalone-deployment/

在该目录中创建如下yaml资源清单文件：

spark-master-controller.yaml:

kind: ReplicationController
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-master-controller
spec:
  replicas: 1
  selector:
    component: spark-master
  template:
    metadata:
      labels:
        component: spark-master
    spec:
      hostname: spark-master-hostname
      subdomain: spark-master-nodeport
      containers:
        - name: spark-master
          image: 192.168.86.218:8080/library/spark:v1
          imagePullPolicy: Always
          command: ["/start-master"]
          ports:
            - containerPort: 7077
            - containerPort: 8080
          resources:
            requests:
              cpu: 100m

spark-master-service.yaml:

kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-master-nodeport
spec:
  ports:
  - name: rest
    port: 8080
    targetPort: 8080
    nodePort: 30080
  - name: submit
    port: 7077
    targetPort: 7077
    nodePort: 30077
  type: NodePort
  selector:
    component: spark-master
---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-master
spec:
  ports:
    - port: 7077
      name: spark
    - port: 8080
      name: http
  selector:
    component: spark-master

spark-worker-controller.yaml:

kind: ReplicationController
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-worker-controller
spec:
  replicas: 2
  selector:
    component: spark-worker
  template:
    metadata:
      labels:
        component: spark-worker
    spec:
      containers:
        - name: spark-worker
          image: 192.168.86.218:8080/library/spark:v1
          imagePullPolicy: Always
          command: ["/start-worker"]
          ports:
            - containerPort: 8081
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
部署yaml资源清单文件

通过以下命令进行部署以上yaml资源清单文件：

#部署yaml资源清单文件
[root@master spark-standalone-deployment]# kubectl create -f .
[root@master spark-standalone-deployment]# kubectl get pod
NAME                            READY   STATUS             RESTARTS      AGE
spark-master-controller-rv4bw   1/1     Running            0             23m
spark-worker-controller-n82r8   1/1     Running            0             12m
spark-worker-controller-wmlxw   1/1     Running            0             23m
[root@master spark-standalone-deployment]# kubectl get svc
NAME                    TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)                         AGE
kubernetes              ClusterIP   10.68.0.1      <none>        443/TCP                         28h
spark-master            ClusterIP   10.68.33.230   <none>        7077/TCP,8080/TCP               24m
spark-master-nodeport   NodePort    10.68.84.103   <none>        8080:30080/TCP,7077:30077/TCP   24m

访问spark：IP：30080

验证spark是否正常运行：

#进入容器，执行spark shell
[root@master ~]# kubectl exec -it spark-master-controller-rv4bw -- bash
root@spark-master-hostname:/#  /opt/spark/bin/spark-shell
... 
#编程scala代码进行测试
scala> val rdd = sc.makeRDD(List("hello k8s","hello k8s","hello spark"))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at <console>:23

scala> rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect()
res0: Array[(String, Int)] = Array((spark,1), (k8s,2), (hello,3))
 ...

Spark 的原生 Kubernetes 调度部署

参考文档：在 Kubernetes 上运行 Spark - Spark 3.5.1 文档 - Spark 中文 (apache.ac.cn)

spark-submit 可以直接用于将 Spark 应用程序提交到 Kubernetes 集群。提交机制的工作原理如下

  • Spark 创建一个在 Kubernetes Pod 中运行的 Spark 驱动程序。
  • 驱动程序创建执行器，它们也运行在 Kubernetes Pod 中，并连接到它们，并执行应用程序代码。
  • 当应用程序完成时，执行器 Pod 会终止并被清理，但驱动程序 Pod 会保留日志并保持在 Kubernetes API 中的“已完成”状态，直到它最终被垃圾回收或手动清理。

使用spark官方的脚本构建镜像并上传镜像到harbor

mkdir -p /opt/software
tar -xzvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/software
cd /opt/software/spark-3.3.1-bin-hadoop3/bin/
./docker-image-tool.sh -r 192.168.86.218:8080/library -t v2 build
docker login 192.168.86.218:8080 -uadmin -pAbc@1234
docker push 192.168.86.218:8080/library/spark:v2

后续基于Kubernetes提交Spark任务时需要指定用户，Kubernetes是基于角色进行授权，所以这里创建对应的serviceaccount，然后给serviceaccount进行角色赋权。

#创建命名空间
[root@master ~]# kubectl create ns spark
namespace/spark created

#创建serviceaccount
[root@master ~]# kubectl create serviceaccount spark -n spark
serviceaccount/spark created

#给serviceaccount进行角色赋权
[root@master ~]# kubectl create clusterrolebinding spark-role --clusterrole=edit --serviceaccount=spark:spark
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/spark-role created

提交任务需要在节点上有Spark安装包，使用spark-submit命令进行任务提交。

cd /opt/software/spark-3.3.1-bin-hadoop3/bin/
[root@master ~]# cd /software/spark-3.3.1-bin-hadoop3/bin/
./spark-submit \
 --master k8s://https://192.168.86.206:6443 \
 --deploy-mode client \
 --name spark-pi \
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
 --conf spark.kubernetes.namespace=spark \
 --conf spark.executor.instances=2 \
 --conf spark.kubernetes.container.image=192.168.86.218:8080/library/spark:v2 \
 --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
 --conf spark.driver.host=192.168.86.206 \
 /opt/software/spark-3.3.1-bin-hadoop3/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar

开启另外一个终端，可以查看到启动了两个pod，任务执行完后pod自动消失。

kubectl get all -n spark
spark         spark-pi-cf4e8c91e429aa9a-exec-1             1/1     Running   0             30s
spark         spark-pi-cf4e8c91e429aa9a-exec-2             1/1     Running   0             29s

http://www.kler.cn/news/304829.html

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