k8s搭建spark集群

Kubernetes（k8s）是一种用于部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。通过将Kubernetes与Spark结合使用，可以实现在分布式环境下运行的可扩展高性能计算集群。

搭建Spark集群需要以下步骤：

1. 创建Kubernetes集群：在云平台或本地安装Kubernetes集群，并确保对它的访问权限。

2. 安装Hadoop和Spark：为了搭建Spark集群，需要先安装Hadoop和Spark环境。可以通过Kubernetes的资源定义来定义Hadoop和Spark的Pods，并将它们部署到Kubernetes集群中。

3. 配置HDFS和YARN：将HDFS和YARN配置到集群中，以使Spark可以轻松访问HDFS存储并在YARN上运行作业。

4. 创建Spark Master和Worker：在Kubernetes上创建Spark Master和Worker Pod，并使用Spark-submit命令将作业提交到Spark Master。

5. 安装Spark UI：安装Spark UI以便用户可以监视Spark集群及其作业的运行情况。

总的来说，通过将Kubernetes与Spark结合使用，我们可以轻松地管理一个高效稳定的集群。使用Kubernetes的动态容器管理、自动伸缩和负载均衡特性，可以更好地管理Spark集群的资源和作业，从而提高Spark集群的性能和可靠性。

相关问题

k8s部署大数据集群

### 如何在 Kubernetes (k8s) 上部署大数据集群

#### 部署前准备
确保已有一个正常工作的Kubernetes集群[^1]。对于初次使用者来说，可以通过Minikube或其他云服务提供商快速搭建测试环境。

#### 使用 Helm 进行 Spark 安装
Helm 是 Kubernetes 的包管理器，可以简化应用和服务的安装配置过程。针对Spark这类复杂的大数据处理框架而言，利用官方维护或社区贡献的Chart能极大减少手动设置的工作量。

helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm install my-release \
  --set spark.executor.memory=4G,spark.driver.memory=2G \
  bitnami/spark

上述命令将会基于Bitnami提供的稳定版chart，在命名空间default下启动名为my-release-spark的应用实例，并指定executor和driver节点所需的最小内存大小[^3]。

#### 利用 Operator 自动化操作
Operator是一种用于扩展Kubernetes API的方法，能够实现特定应用程序生命周期管理自动化。Apache Spark拥有专门为其设计的操作符——Spark Operator，支持提交批处理任务以及持续运行的服务型工作负载。

apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"
kind: SparkApplication
metadata:
  name: pi
spec:
  type: Scala
  mode: cluster
  image: gcr.io/spark-operator/spark-pi:latest
  mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
  arguments:
    - "1000"

此YAML文件定义了一个简单的`SparkApplication`对象，当被kubectl apply后即触发执行计算圆周率近似值的任务[^2]。

#### 监控与可视化管理
借助于Kubernetes Dashboard这样的图形界面工具，不仅可以让用户直观地查看整个系统的状态变化趋势图谱；而且允许在线编辑资源配置参数、滚动更新镜像版本号等日常运维动作得以更加便捷高效地完成。

3台云服务器部署k8s hadoop

### 部署 Kubernetes 和 Hadoop 的概述

在三台云服务器上部署 Kubernetes 和 Hadoop 可以为分布式计算提供强大的基础设施支持。此过程涉及多个组件和服务的配置，包括但不限于网络设置、存储管理以及集群初始化。

#### 准备工作环境

为了确保顺利安装，每台服务器需满足最低硬件需求并预先安装必要的软件包：

- 更新操作系统至最新版本
- 安装 Docker CE 作为容器运行时引擎[^1]
- 关闭防火墙或开放所需端口以允许节点间通信

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
curl -fsSL https://get.docker.com | sh -
sudo systemctl enable docker

#### 构建 Kubernetes 集群

采用 kubeadm 工具简化 Master 节点与 Worker 节点之间的协调操作流程。具体步骤如下所示：

##### 初始化 Master Node

选择一台机器作为主控单元执行以下命令来启动控制平面服务:

sudo swapoff -a # 禁用交换分区
sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/v3.7/manifests/calico.yaml # 应用 Pod 网络插件

##### 加入 Worker Nodes

其余两台设备通过 `kubeadm join` 命令加入到现有集群中去, 具体 token 参数由 master node 输出获得.

sudo kubeadm join <master-ip>:<master-port> --token <token>

#### 设置 HDFS 文件系统

完成 K8S 平台搭建之后即可着手准备大数据处理框架——Hadoop 的集成事宜。这里推荐利用 Helm Chart 来加速应用层面上线速度。

首先添加 Apache Spark & Hadoop charts repository 到本地 helm client 中以便后续调用:

helm repo add incubator http://storage.googleapis.com/kubernetes-charts-incubator
helm install my-hdfs incubator/hdfs

上述指令会自动创建 NameNode 和 DataNodes 实例，并将其挂载于先前构建好的 Kube Cluster 上面形成统一资源池供应用程序访问使用[^2].