Kubernetes运行大数据组件-运行spark

在Kubernetes上运行Spark作业,你需要创建一个Spark的部署和相应的Kubernetes资源。以下是一个简化的例子,展示了如何使用Kubernetes部署Spark Driver和Executor。

首先,确保你有一个运行中的Kubernetes集群,并且kubectl 命令行工具已经配置好可以与集群通信。

创建Spark的配置 ConfigMap:

apiVersion: v1

kind: ConfigMap

metadata:

name: spark-config

data:

spark-defaults.conf: |

spark.kubernetes.driver.pod.name=spark-driver-pod

spark.kubernetes.executor.pod.namespace=default

...

创建Spark Driver的部署:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

name: spark-driver

spec:

replicas: 1

template:

metadata:

labels:

component: spark

node: driver

spec:

containers:

  • name: spark-kubernetes-driver

image: gcr.io/spark-operator/spark-driver:v2.4.5

command: ["/bin/spark-submit"]

args: [

"--master", "k8s",

"--deploy-mode", "cluster",

"--name", "spark-job",

"--class", "org.apache.spark.examples.SparkPi",

"--conf", "spark.kubernetes.driver.pod.name=spark-driver-pod",

...

"local:///path/to/your/spark/job.jar"

]

env:

  • name: SPARK_CONF_DIR

value: "/opt/spark/conf"

volumeMounts:

  • name: spark-config-volume

mountPath: /opt/spark/conf

volumes:

  • name: spark-config-volume

configMap:

name: spark-config

创建Spark Executor的部署:

apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

name: spark-executors

spec:

replicas: 2

template:

metadata:

labels:

component: spark

node: executor

spec:

containers:

  • name: spark-kubernetes-executor

image: gcr.io/spark-operator/spark-executor:v2.4.5

env:

  • name: SPARK_K8S_EXECUTOR_POD_NAME

valueFrom:

fieldRef:

fieldPath: metadata.name

  • name: SPARK_CONF_DIR

value: "/opt/spark/conf"

volumeMounts:

  • name: spark-config-volume

mountPath: /opt/spark/conf

volumes:

  • name: spark-config-volume

configMap:

name: spark-config

确保替换以上配置中的镜像版本和Spark作业的jar路径以及参数。这些YAML文件定义了Spark作业在Kubernetes上的基本部署,包括配置、驱动器和执行器的部署。

要运行这些部署,只需将这些YAML文件应用到你的Kubernetes集群:

kubectl apply -f spark-config.yaml

kubectl apply -f spark-driver.yaml

kubectl apply -f spark-executors.yaml

这将启动一个Spark作业,其中包括一个Driver和多个Executor。Kubernetes将负责调度和管理这些容器的生命周期。

相关推荐
Linux运维日记16 分钟前
k8s1.31版本最新版本集群使用容器镜像仓库Harbor
linux·docker·云原生·容器·kubernetes
PersistJiao43 分钟前
Spark 分布式计算中网络传输和序列化的关系(二)
大数据·网络·spark·序列化·分布式计算
九河云1 小时前
如何对AWS进行节省
大数据·云计算·aws
FreeIPCC1 小时前
谈一下开源生态对 AI人工智能大模型的促进作用
大数据·人工智能·机器人·开源
梦幻通灵2 小时前
ES分词环境实战
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Elastic 中国社区官方博客2 小时前
Elasticsearch 中的热点以及如何使用 AutoOps 解决它们
大数据·运维·elasticsearch·搜索引擎·全文检索
AI_小站2 小时前
RAG 示例:使用 langchain、Redis、llama.cpp 构建一个 kubernetes 知识库问答
人工智能·程序人生·langchain·kubernetes·llama·知识库·rag
天冬忘忧3 小时前
Kafka 工作流程解析:从 Broker 工作原理、节点的服役、退役、副本的生成到数据存储与读写优化
大数据·分布式·kafka
sevevty-seven3 小时前
幻读是什么?用什么隔离级别可以防止幻读
大数据·sql
Yz98765 小时前
hive复杂数据类型Array & Map & Struct & 炸裂函数explode
大数据·数据库·数据仓库·hive·hadoop·数据库开发·big data