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
腾讯云开发者16 分钟前
太古可口可乐的数智跃迁:用 AI 重构快消渠道的“最后一公里”
大数据
GIS数据转换器29 分钟前
2025无人机在农业生态中的应用实践
大数据·网络·人工智能·安全·无人机
武子康41 分钟前
大数据-132 Flink SQL 实战入门 | 3 分钟跑通 Table API + SQL 含 toChangelogStream 新写法
大数据·后端·flink
Lion Long1 小时前
PB级数据洪流下的抉择:从大数据架构师视角,深度解析时序数据库选型与性能优化(聚焦Apache IoTDB)
大数据·性能优化·apache·时序数据库·iotdb
suknna1 小时前
通过命令模拟pod创建
kubernetes
维诺菌2 小时前
k8s java应用pod内存占用过高问题排查
java·jvm·云原生·容器·性能优化·kubernetes
Lx3522 小时前
Flink背压机制:原理与调优策略
大数据
Lx3522 小时前
Flink容错机制:Checkpoint和Savepoint深入解析
大数据
回忆是昨天里的海2 小时前
k8s安装-kubeadm join,将工作节点加入k8s集群
java·服务器·kubernetes
浪飘2 小时前
k8s device plugin
java·docker·kubernetes