一、概述

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/
Spark on k8s官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html
关于spark的介绍，可以参考我这篇文章：大数据Hadoop之——计算引擎Spark

二、开始 Spark on k8s 运行原理

spark-submit 可以直接用于向Kubernetes集群提交spark应用程序。提交机制的工作原理如下：

• Spark创建一个Spark driver 在Kubernetes pod 运行。
• driver 程序创建也在Kubernetes pods中运行的执行器，并连接到它们，然后执行应用程序代码。
• 当应用程序完成时，执行程序pod将终止并被清理，但驱动程序pod会保存日志并在Kubernetes API中保持“已完成”状态，直到最终进行垃圾收集或手动清理。

三、Spark 运行模式

• Client ：客户端进程，负责提交作业到Master。
• Master ：Standalone模式中主控节点，负责接收Client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 。

1）cluster 模式

1. Driver程序在某个worker节点，但是这个节点由Master指定；
2. Driver程序占据Worker的资源；
3. cluster mode下Master可以使用–supervise对Driver进行监控，如果Driver挂了可以自动重启；
4. cluster mode下Master节点和Worker节点一般不在同一局域网，因此就无法将Jar包分发到各个Worker，所以cluster mode要求必须提前把Jar包放到各个Worker节点对应的目录下面。

2）client 模式

1. Driver进程就是开始执行你Spark程序的那个Main函数，它可以在任何节点(可以是spark集群内的节点,Master节点或Worker节点;也可以是有spark环境但不是spark集群内的某台机器)；Worker就是Slave节点，Executor进程必然在Worker节点上，用来进行实际的计算；
2. client mode下Driver进程不运行在Worker节点上，所以相对于参与实际计算的Worker节点而言，Driver就相当于是一个第三方的“client”；
3. 正由于Driver进程不在Worker节点上，所以不会消耗Worker节点上的资源；
4. client mode下Master和Worker节点必须处于同一片局域网内，因为Drive要和Executor通信，例如Driver需要将Jar包通过Netty HTTP分发到Executor，Driver要给Executor分配任务等；
5. client mode下没有监督重启机制，Driver进程如果挂了，需要额外的程序重启。

四、开始Spark on k8s 编排

1）下载Spark包

wget https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.3.0/spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz
tar -xf spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz
export SPARK_HOME=/opt/bigdata/servers/spark/spark-3.3.0-bin-hadoop3

2）构建镜像

Spark（从2.3版开始）附带了一个Dockerfile，可以在kubernetes/dockerfiles/目录中找到它。

Spark还附带一个构建和push镜像的脚本 bin/docker-image-tool.sh。构建镜像命令如下：

cd $SPARK_HOME
# 构建镜像
# -p ./kubernetes/dockerfiles/spark/Dockerfile，-p 指定Dockerfile
$SPARK_HOME/bin/docker-image-tool.sh -r myharbor.com/bigdata -t 3.3.0-hadoop3 build  build
# push
$SPARK_HOME/bin/docker-image-tool.sh -r myharbor.com/bigdata -t 3.3.0-hadoop3 push

3）配置 spark 用户权限

kubectl create ns spark
kubectl create serviceaccount spark -n spark
kubectl create clusterrolebinding spark-role --clusterrole=edit --serviceaccount=spark:spark
##在spark-submit中添加
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark

4）提交 Spark 任务（cluster 模式）

# 查看k8s apiserverl：kubectl cluster-info
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit \
    --master k8s://https://192.168.182.110:6443 \
    --deploy-mode cluster \
    --name spark-pi \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --conf spark.executor.instances=5 \
    --conf spark.kubernetes.namespace=spark \
    --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
    --conf spark.kubernetes.container.image=myharbor.com/bigdata/spark:3.3.0-hadoop3 \
    local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar

【注意】这里的 local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar 指的是 容器的文件系统路径，不是执行 spark-submit 的机器的文件系统路径，如果不使用 local 的话，也可以用 HTTP、HDFS 等系统，没指定的话默认是 local 模式

5）配置spark历史服务器

这里依赖与Hadoop hdfs环境，Hadoop on k8s环境部署可以参考我以下两篇文章：

• 【云原生】Hadoop on k8s 环境部署
  
• 【云原生】Hadoop HA on k8s 环境部署
  

存储目录需要提前创建

kubectl exec -it hadoop-hadoop-hdfs-dn-0 -n hadoop -- bash
hdfs dfs -mkdir  hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory
hdfs dfs -chmod 777  hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory

spark-history.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: spark-history-server
spec:
  selector:
    matchLabels:
      run: spark-history-server
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        run: spark-history-server
    spec:
      containers:
        - image: myharbor.com/bigdata/spark:3.3.0-hadoop3
          name: spark-history-server
          args: ["/opt/spark/bin/spark-class", "org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer"]
          ports:
            - containerPort: 18080
              name: http
          env:
          - name: SPARK_HISTORY_OPTS
            value: "-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory"

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: spark-hs-svc
spec:
  ports:
  - port: 18080
    protocol: TCP
    targetPort: 18080
    nodePort: 31180
  selector:
    run: spark-history-server
  type: NodePort
status:
  loadBalancer: {}

执行

kubectl apply -f spark-history.yaml -n spark

web：http://192.168.182.110:31180

再提交任务

# 增加配置项：
# --conf spark.eventLog.enabled=true \
# --conf spark.eventLog.dir=hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory \
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit \
    --master k8s://https://192.168.182.110:6443 \
    --deploy-mode cluster \
    --name spark-pi \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --conf spark.executor.instances=5 \
    --conf spark.kubernetes.namespace=spark \
    --conf spark.eventLog.enabled=true \
    --conf spark.eventLog.dir=hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory \
    --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
    --conf spark.kubernetes.container.image=myharbor.com/bigdata/spark:3.3.0-hadoop3 \
    local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar

### jar放在hdfs
kubectl cp examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar hadoop/hadoop-hadoop-hdfs-dn-0:/tmp/ -n hadoop
kubectl exec -it hadoop-hadoop-hdfs-dn-0 -n hadoop -- bash
hdfs dfs -put /tmp/spark-examples_2.12-3.3.0.jar hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory/
cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit \
    --master k8s://https://192.168.182.110:6443 \
    --deploy-mode cluster \
    --name spark-pi \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --conf spark.executor.instances=5 \
    --conf spark.kubernetes.namespace=spark \
    --conf spark.eventLog.enabled=true \
    --conf spark.eventLog.dir=hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory \
    --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
    --conf spark.kubernetes.container.image=myharbor.com/bigdata/spark:3.3.0-hadoop3 \
    hdfs://hadoop-hadoop-hdfs-nn.hadoop:9000/sparkhistory/spark-examples_2.12-3.3.0.jar

6）提交 Spark 任务（client 模式）

从Spark 2.4.0开始，可以在客户端模式下在Kubernetes上运行Spark应用程序。当应用程序在客户端模式下运行时，驱动程序可以在k8s pod或物理主机上运行。

1、配置 spark 用户权限

# 上面已经配置，这里可以忽略
kubectl create ns spark
kubectl create serviceaccount spark -n spark
kubectl create clusterrolebinding spark-role --clusterrole=edit --serviceaccount=spark:spark
##在spark-submit中添加
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark

2、准备独立Pod

配置 spark 容器，会在这个容器里以 client 模式 submit spark 程序，所以这个容器也会作为 driver。
spark-client-deployment.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: spark-client
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: spark-client
      component: spark-client
  template:
    metadata:
      labels:
        app: spark-client
        component: spark-client
    spec:
      containers:
      - name: spark-client
        image: myharbor.com/bigdata/spark:3.3.0-hadoop3
        workingDir: /opt/spark
        command: ["/bin/bash", "-c", "while true;do echo spark-client;sleep 6000;done"]
      serviceAccountName: spark

3、暴露service

我们任意指定一个端口暴露，后续client mode将通过去DNS去查找Driver Pod的位置，这也是Spark on k8s要求DNS的原因。
spark-client-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: spark-client-service
spec:
  selector:
    app: spark-client
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 7321
      targetPort: 7321
  clusterIP: None

执行

kubectl apply -f spark-client-deployment.yaml -n spark
kubectl apply -f spark-client-service.yaml -n spark
kubectl get pods -n spark

4、提交 spark 任务

cd $SPARK_HOME
./bin/spark-submit \
    --master k8s://https://192.168.182.110:6443 \
    --deploy-mode client \
    --name spark-pi \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --conf spark.executor.instances=3 \
    --conf spark.kubernetes.namespace=spark \
    --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
    --conf spark.kubernetes.container.image=myharbor.com/bigdata/spark:3.3.0-hadoop3 \
    --conf spark.driver.host=spark-client-service  \
    --conf spark.driver.port=7321 \
    file:///opt/bigdata/servers/spark/spark-3.3.0-bin-hadoop3/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar

client 模式很少使用，稍微了解即可，Spark on k8s讲解与实战操作 就先到这里了，有疑问的小伙伴欢迎给我留言，后续会持续更新【云原生+大数据】相关的文章，请小伙伴耐心等待~