Spark on Kubernetes PodTemplate 的配置

本文深入探讨Apache Spark 3.0中PodTemplate的使用,如何通过自定义PodTemplate提升Spark作业在Kubernetes上的灵活性,特别是在配置Driver和Executor Pod方面。文章详细介绍了PodTemplate的配置方式、在SparkOperator中的应用,以及如何通过示例实现添加initContainer。

1 Overview

本文主要讲 Apache Spark 在 on Kubernetes 的 PodTemplate 的问题,以及也会讲到 Spark Operator 里关于 PodTemplate 的问题,当然也会讲到 Apache Spark 2.2 on Kubernetes 那个 Fork 的版本,感兴趣的同学可以往下看看。

之前讲过 Apache Spark on Kubernetes 在配置 Pod 的时候的一些限制,比如针对 Pod 的调度,想加个 NodeSelector 或者 Tolerations。这在集群公用,或者有各种类型任务的集群里,是经常会遇到的情况,而在 Spark 2.x 里是很难做到的。

目前最新 Release 的版本 2.4.5 还没有支持通过 PodTemplate 来自定义 Pod 的配置,而社区的计划是在 Spark 3.0 的时候将这一 feature 完成,他支持的方式其实也比较简单,就是可以有一个 PodTemplate 的一个文件,去描述 Driver/Executor 的 metadata/spec 字段,这样当然就可以在模板文件里加入跟调度需要的一些字段了,

关于 PodTemplate 可以带来什么呢?比如说其实 Apache Spark 2.2 on Kubernetes 一开始是支持 initContainer 的,当时可以通过 spark.kubernetes.initcontainer.docker.image 来配置 Pod 的 initContainer 但是随着版本的演进,关于 initContainer 的代码已经去掉了,可以想象,如果只通过几个 SparkConf 来配置 initContainer 的话,这样限制实现太多了,SparkConf 的表达能力有限,如果都通过 spark.kubernetes.driver.label.* 这样的 SparkConf 来配置的话,既不灵活,也让 SparkConf 的配置数量急剧膨胀。

那么现在如果用户想通过 initContainer 做一些事情那可以怎么办?在 Spark 2.x 的版本里,应该是没有办法的,除非通过一些迂回的办法来实现原先你想通过 intContainer 达到的目标,比如说将一个文件提交下载到 Volume 并进行挂载这类操作,又或者直接去改下源码。

具体可以参考在 SPARK-24434 Support user-specified driver and executor pod templates 的相关讨论。不论 initContainer 的逻辑怎么样了,至少现在用户可以通过 PodTemplate 来自定义 Pod,当然包括定义需要的 initContainer,以及跟调度相关的一些字段。

2 PodTemplate

实际上,如果是在 Spark Operator 里,本身就支持 Pod Template 的配置 SparkPodSpec,也就是说,像 NodeSelector, Tolerations 之类的,可以在创建 CRD 对象的时候在 YAML 上添加上,比如下面的例子。

apiVersion: sparkoperator.k8s.io/v1beta2
kind: SparkApplication
metadata:
  name: spark-pi
  namespace: default
spec:
  type: Scala
  mode:
Spark on Kubernetes有三种不同的方式可以使用:spark-submit、Spark on Kubernetes Operator和Spark Operator for Kubernetes。下面是对这三种方式的对比: 1. spark-submit:这是最普遍的使用Spark on Kubernetes的方式。它通过命令行工具spark-submit来提交Spark应用程序到Kubernetes集群上运行。使用spark-submit,用户可以指定Spark应用程序的依赖、资源需求和应用程序脚本等信息。这种方式相对简单,适合快速测试和开发。 2. Spark on Kubernetes Operator:这是Kubernetes项目中一种常见的资源抽象方式。它基于Kubernetes的Custom Resource Definitions(CRD)来定义SparkApplication资源类型,使得Spark应用程序可以像常规的Kubernetes Pods一样被管理。Spark on Kubernetes Operator提供了更多的灵活性和可扩展性,可以通过定义自定义资源来描述和管理复杂的Spark应用程序。 3. Spark Operator for Kubernetes:这是由Google开发的一种专门为Kubernetes设计的Spark操作符。与Spark on Kubernetes Operator不同,Spark Operator for Kubernetes提供了更高级别的抽象,可以通过定义自定义资源和控制器来描述和管理Spark应用程序。此外,Spark Operator for Kubernetes还提供了其他功能,如动态资源分配、高可用性和故障转移等。 总之,这三种方式都可以在Kubernetes上运行Spark应用程序,但它们在抽象程度和功能上有所不同。spark-submit方式简单易用,而Spark on Kubernetes Operator和Spark Operator for Kubernetes提供了更多的灵活性和高级功能。选择哪种方式取决于具体的使用场景和需求。
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