The Kubernetes Operator for Apache Spark (spark-on-k8s-operator)

Kubernetes Operator for Apache Spark Design
Introduction

In Spark 2.3, Kubernetes becomes an official scheduler backend for Spark, additionally to the standalone scheduler, Mesos, and Yarn. Compared with the alternative approach of deploying a standalone Spark cluster on top of Kubernetes and submit applications to run on the standalone cluster, having Kubernetes as a native scheduler backend offers some important benefits as discussed in SPARK-18278 and is a huge leap(飞跃) forward. However, the way life cycle of Spark applications are managed, e.g., how applications get submitted to run on Kubernetes and how application status is tracked, are vastly different (巨大不同)from that of other

<think>好的,用户想了解如何通过Kubernetes Client提交Spark on K8s Operator任务。我需要先理清步骤,并确保信息准确。首先,用户可能已经部署了Spark Operator,所以需要先确认这一点,但根据引用[1],部署Operator是前提。接下来,用户需要使用Kubernetes Client,这通常涉及创建自定义资源(CRD),也就是SparkApplication的YAML配置。 然后,用户需要知道如何通过Kubernetes Client库(比如Java或Python的客户端)来提交这个YAML配置。可能需要具体代码示例,比如用Python的话,会用到client库,加载配置文件,然后调用API创建资源。同时,需要提到认证配置,比如kubeconfig文件的位置,确保客户端能正确连接到集群。 另外,用户可能对任务监控和日志查看有疑问,需要说明如何用kubectl命令或者Kubernetes API来获取这些信息。还要注意引用相关的资料,比如引用[1]和[2]提到了Spark Operator的部署和稳定性,引用[3]和[4]涉及Kubernetes的操作符和helm安装,可能与任务提交的环境配置有关。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并提供示例代码和命令,帮助用户逐步操作。</think>### 通过 Kubernetes Client 提交 Spark on K8s Operator 任务的步骤 #### 1. 环境准备 - **部署 Spark Operator** 确保 Kubernetes 集群已通过 Helm 部署 Spark Operator[^1][^4],例如使用以下命令: ```bash helm repo add spark-operator https://googlecloudplatform.github.io/spark-on-k8s-operator helm install spark-operator spark-operator/spark-operator --namespace spark-operator ``` #### 2. 定义 SparkApplication 资源 创建 YAML 文件(如 `spark-job.yaml`),定义任务参数: ```yaml apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2" kind: SparkApplication metadata: name: spark-wordcount namespace: default spec: type: Scala mode: cluster image: "gcr.io/spark-operator/spark:v3.1.1" mainClass: org.apache.spark.examples.streaming.NetworkWordCount mainApplicationFile: "local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar" arguments: ["localhost", "9999"] sparkConf: "spark.eventLog.enabled": "true" driver: cores: 0.1 memory: "512m" serviceAccount: spark-serviceaccount executor: cores: 1 instances: 2 memory: "512m" ``` #### 3. 使用 Kubernetes Client 提交任务 以 **Python 客户端库**为例: ```python from kubernetes import client, config # 加载 Kubernetes 配置(默认从 ~/.kube/config 读取) config.load_kube_config() # 创建 CustomObjectsApi 实例 api = client.CustomObjectsApi() # 读取 YAML 文件 with open("spark-job.yaml") as f: spark_job = yaml.safe_load(f) # 提交 SparkApplication 资源 api.create_namespaced_custom_object( group="sparkoperator.k8s.io", version="v1beta2", namespace="default", plural="sparkapplications", body=spark_job ) ``` #### 4. 验证任务状态 通过以下命令查看任务状态: ```bash kubectl get sparkapplications -n default kubectl logs spark-wordcount-driver -n default ``` #### 5. 关键配置说明 - **镜像选择**:需使用支持 Spark Operator 的镜像(如 `gcr.io/spark-operator/spark`)[^2] - **服务账号权限**:确保配置的 `serviceAccount` 有足够权限操作 Pod/ConfigMap - **资源限制**:合理设置 `driver` 和 `executor` 的 CPU/内存,避免节点资源争抢[^3]
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