k8s学习——创建测试镜像

创建一个安装了ifconfig、telnet、curl、nc、traceroute、ping、nslookup等网络工具的镜像,便于集群中的测试。

创建一个Dockerfile文件

# 使用代理下载 Ubuntu 镜像作为基础
FROM docker.m.daocloud.io/library/ubuntu:latest

# 设置环境变量 DEBIAN_FRONTEND 为 noninteractive,避免安装过程中出现交互式提示
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 更新 Ubuntu 软件源并安装所需的网络工具
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y net-tools telnet curl netcat-traditional traceroute iputils-ping dnsutils && \
    apt-get clean

# 设置工作目录,这一步可以根据实际情况选择是否需要
WORKDIR /app

# 可选:添加一些额外的配置或拷贝一些文件到镜像中
# COPY . .

# 可选:定义容器启动时执行的默认命令
CMD ["/bin/bash"]

运行docker build -t core.harbor.shell.com:443/library/nettools:v1 . 命令,其中core.harbor.shell.com:443为自建的harbor仓库,你也可以起名为别的仓库,根据个人情况设置镜像名称。

然后将镜像上传到仓库docker push core.harbor.shell.com:443/library/nettools:v1

在用nerdctl下拉运行镜像

sudo nerdctl pull core.harbor.shell.com:443/library/nettools:v1

sudo nerdctl run -it --name nettools --network=host c

<think> 嗯,用户需要了解在Kubernetes环境下进行Spark性能测试的相关内容。从用户的问题来看,ta可能是个开发者或运维工程师,正在搭建或优化基于k8s的Spark集群,需要系统的性能评估方案。用户特意提到要"方法、工具、指标及分析",说明需要实操性强的指导。 我注意到站内引用里提到了TPC-H基准测试(引用[2]),这个可以直接作为性能测试工具推荐。另外引用[4]中提到的W&B工具虽然侧重模型训练监控,但其实验追踪思路可以借鉴到性能测试的结果分析中。至于引用[1]的微服务实践,虽然不直接相关,但其中"容器化编排"和"CI/CD"部分暗示了k8s环境测试时需要考虑基础设施因素。 用户上次没有提问历史,所以重点围绕当前需求展开。性能测试需要分层说明:首先是测试环境搭建要覆盖k8s特有配置(如存储类选择、网络插件);工具链要包含Spark生态专用工具(如spark-submit)和通用工具(如Prometheus);指标部分特别强调k8s环境特有的资源隔离指标,比如Pod调度延迟。 结果分析环节要提醒用户注意k8s环境的干扰因素,比如节点自动伸缩带来的波动性。最后补充的TPC-H实战案例(引用[2])能帮助用户建立直观认知,正好引用中提到了Alluxio,顺带说明缓存对IO密集型测试的影响也很必要。 用户可能没意识到但实际重要的点:在k8s测试Spark需要区分配置文件的位置——有些配置该写在SparkConf里(如executor内存),有些该写在k8s的Deployment里(如本地存储卷)。这个细节会在工具章节展开说明。 </think> 在 Kubernetes 环境下进行 Spark 性能测试,涉及环境配置、工具选择、指标监控和结果分析等多个方面。以下为系统化的方法与内容: --- ### **一、测试环境搭建** 1. **Kubernetes 集群配置** - 节点规格:Master/Worker 节点资源(CPU、内存、存储)需匹配 Spark 任务需求。 - 网络插件:选择高性能 CNI(如 Calico、Cilium),避免网络成为瓶颈。 - 存储卷:动态供给(StorageClass)持久化存储,支持 Spark 中间数据存储[^1]。 - **关键配置示例**: ```yaml # Spark Driver Pod 资源限制示例 resources: limits: cpu: "4" memory: "8Gi" requests: cpu: "2" memory: "4Gi" ``` 2. **Spark on K8s 部署模式** - 使用 `spark-submit` 直接提交任务至 K8s 集群: ```bash bin/spark-submit \ --master k8s://https://<k8s-api-server> \ --deploy-mode cluster \ --conf spark.kubernetes.container.image=<spark-image> \ --conf spark.kubernetes.namespace=spark \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar ``` - 或通过 Helm Chart 部署 Spark Operator 实现声明式任务管理。 --- ### **二、性能测试工具与方法** 1. **基准测试工具** - **TPC-H**:面向分析型负载的标准基准测试(引用[2]提及) - 生成数据集:`dbgen` 工具创建测试数据。 - 执行查询:通过 Spark SQL 运行 22 条标准 SQL 查询。 - **Spark Bench**:官方测试套件,覆盖机器学习(KMeans)、SQL 查询等场景。 - **HiBench**:包含 Web Search/Scala 等混合负载测试。 2. **测试设计要点** - **数据分层**:测试不同数据量级(10GB/100GB/1TB)。 - **资源变量**:调整 Executor 数量、CPU/内存分配比例。 - **故障注入**:模拟节点宕机,测试弹性恢复能力。 --- ### **三、关键性能指标** | **类别** | **指标** | **监控工具** | |----------------|-----------------------------|---------------------------| | **资源利用率** | CPU/Memory/Network IO | Prometheus + Grafana | | **任务性能** | 作业完成时间、Stage 延迟 | Spark Web UI | | **K8s 层** | Pod 启动时间、调度延迟 | kube-state-metrics | | **存储性能** | 磁盘 I/O 吞吐量、延迟 | Node exporter | | **Shuffle** | Shuffle 读写量、溢出文件数 | Spark Event Log | --- ### **四、结果分析要点** 1. **瓶颈定位** - 若 **CPU 持续 >80%**:需增加 Executor 数量或提升单核性能。 - 若 **Shuffle 溢出严重**:调整 `spark.shuffle.partitions` 或启用动态分配。 - 若 **Pod 启动延迟高**:检查 K8s 节点资源碎片或镜像拉取策略。 2. **优化方向** - **数据本地性**:使用 Alluxio 缓存热数据(引用[2]提及),减少跨节点读取。 - **动态资源分配**:启用 `spark.dynamicAllocation.enabled=true`。 - **JVM 调优**:调整 GC 算法(G1GC)及堆外内存比例。 --- ### **五、进阶工具链** 1. **监控与可视化** - **Prometheus Operator**:采集 K8s 和 Spark 指标。 - **Grafana Dashboard**:定制化展示资源与任务性能视图。 2. **日志分析** - ELK Stack 集中分析 Spark Driver/Executor 日志。 3. **实验追踪** - 使用 MLflow 或 Weights & Biases(引用[4])记录参数与结果对比。 --- ### **六、参考案例:TPC-H on Spark-K8s** 1. **环境准备**(基于引用[2]扩展): ```bash # 生成 100GB 测试数据 ./dbgen -s 100 -f # 上传至 HDFS/S3 或挂载 PVC 到 Spark Pod ``` 2. **执行查询并收集指标**: ```bash spark-submit --conf spark.kubernetes.allocation.batch.size=10 \ --conf spark.eventLog.enabled=true \ --conf spark.eventLog.dir=s3a://bucket/logs \ --conf spark.sql.tpch.queries="q1,q5,q10" \ tpch_benchmark.jar ``` --- ### **常见问题与解决** - **问题**:Executor Pod 频繁重启 **分析**:检查内存溢出(OOM Kill),需增加 `spark.executor.memoryOverhead`。 - **问题**:数据倾斜导致长尾任务 **方案**:启用 AQE(Adaptive Query Execution)或手动重分区。 ---
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