Spark on k8s部署

云原生架构设计与实现:Spark 在 K8s 上运行的基本原理 下图展示了 spark-k8s-cli 的提交和运行原理。使用 spark-k8s-cli 在我们的生产环境中,我们使用 spark-k8s-cli 来提交任务。它融合了 spark-submit 和 spark-operator 两种作业提交方式的优点,所有作业都能通过 spark-operator 管理,并支持交互式 spark-shell 和本地依赖的提交。通过这些增强和定制化功能,spark-k8s-cli 不仅提高了 Spark 作业在 K8s 上的运行效率,也提升了整个系统的稳定性和可管理性。 阅读详情

一、环境准备

1.安装Jdk1.8

(1)Jdk1.8下载地址:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/archive/

将压缩包解压到/opt/目录

tar zxf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/

(2)配置环境变量

编辑配置文件,vi /etc/profile,添加以下内容

#jdk1.8.0_121
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_212
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

使环境变量生效

source /etc/profile

(3)添加jdk安全认证

引入如下三个包
在这里插入图片描述

并在java.security文件中添加配置 security.provider.10=org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider
在这里插入图片描述

2、获取Spark安装包文件

(1)使用wget命令下载Spark v3.2.3安装包文件。

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.3/spark-3.2.3-bin-hadoop3.2.tgz

(2)解压并重命名

tar -zxvf spark-3.2.3-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module
mv spark-3.2.3-bin-hadoop3.2 spark-3.2.3

3、初始化K8s环境

(1)创建metaSphere Namespace

编写metaSphere-namespace.yaml

vi metaSphere-namespace.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: metasphere
  labels:
    app.kubernetes.io/name: metasphere
    app.kubernetes.io/instance: 
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