目录一、概述二、开始 Spark on k8s 运行原理三、Spark 运行模式1）cluster 模式2）client 模式四、开始Spark on k8s 编排1）下载Spark包2）构建镜像3）配置 spark 用户权限4）提交 Spark 任务（cluster 模式）5）配置spark历史服务器6）提交 Spark 任务（client 模式）1、配置 spark 用户权限2、准备独立Pod
基于Kubernetes的Spark集群部署和测试一、构建Docker镜像二、在Kubernetes上创建Spark集群三、测试Spark的一个简单应用 Spark是新一代分布式内存计算框架，Apache开源的顶级项目。相比于Hadoop Map-Reduce计算框架，Spark将中间计算结果保留在内存中，速度提升10~100倍；同时它还提供更丰富的算子，采用弹性分布式数据集(RDD)实现迭
Spark在k8s中的数据本地性在k8s中，天然存在着数据隔离和网络隔离，这就造成了Spark在k8s中运行时，很难达到较好的数据本地性级别。常规意义上讲Spark的数据本地性，大部分是指的是Spark在读取数据时，第一个stage的数据本地性。这是由于Spark在读取数据时，首先会先去task执行位置寻找数据是否有缓存，其次会寻找数据是否存在优选位置【检查checkpointRDD的数据位置，主
本文介绍Spark On K8s的环境准备工作，并通过一个示例来演示如何提交Spark程序到K8s运行。一、环境准备 首先，本门课程使用的Spark版本为v3.2.3版本，Spark 3.x是当前主流在用的版本，它相比Spark 2.x增加了很多新功能新特性，性能也有大幅的提升。 其次，在实际应用中，为了规范Spark程序在K8s上的运行部署，通常将Spark的程序调度到指定的Namespa
前言 Apache Spark是目前最为流行的大数据计算框架，与Hadoop相比，它是替换MapReduce组件的不二选择，越来越多的企业正在从传统的MapReduce作业调度迁移到Spark上来，Spark的生态圈支持者越来越多，当然它出众的内部API设计，让它也非常容易和现有既成事实的Hadoop组件（YARN/HDFS）集成。 容器技术的兴
大数据之spark on k8sspark on k8s架构解析1.k8s的优点k8s是一个开源的容器集群管理系统，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。1、故障迁移2、资源调度3、资源隔离4、负载均衡5、跨平台部署2.k8s集群架构Master Nodek8s 集群控制节点，对集群进行调度管理，接受集群外用户去集群操作请求；Master Node 由 API Server、Sch
Spark部署K8S--standalone镜像准备使用上个博客 (Spark部署到K8S集群--Kubernetes Native)中构建的spark镜像，注意，镜像是重中之重。由于公司内网无法访问github, 镜像无法下载，需要自己构建。部署配置文件编制Namespace为了方便管理，新建一个namespace, namespace-spark-cluster.yamapiVers
Spark on K8S（spark-on-kubernetes-operator）环境搭建环境要求基本原理环境安装kubernetes 1.13环境安装Spark-on-kubernetes-operator环境安装Demo过程准备spark-pi镜像创建spark-pi任务 环境要求Operator Version：最新即可 Kubernetes Version: 1.13或更高 Spa
文章目录1 Overview2 Submission 的 k8s client3 Driver 的 k8s client4 Summary 1 Overview目前在我们的应用下，会有这样的一种特殊的场景。比如说 Driver 创建在 A 集群，但是需要 Driver 将 Executor Pod 创建到 B 集群去。所以我们这里会有两个集群的 master url，分别是集群 A 和集群 B。
一、概述Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark
前置：集群规划机器信息Hostnamek8s-masterk8s-node1k8s-node2内网IP192.168.113.131192.168.113.132192.168.113.133spark on k8s 的工作原理 spark-submit 可以直接用于将 Spark 应用程序提交到 Kubernete
Spark Streaming原理1、Spark Streaming原理Spark Streaming 是基于spark的流式批处理引擎，其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，当批处理间隔缩短到秒级时，便可以用于处理实时数据流。2、Spark Streaming计算流程Spark Streaming是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。这里的批处理引擎是Spark Core，也就是把
# Spark on Kubernetes: A Beginner's Guide
## Introduction
Apache Spark is a popular open-source distributed computing system used for big data processing and analytics. Kubernetes, on the other hand,
# 实现k8s Spark的流程
## 1. 概述
在开始实现k8s Spark之前，首先需要了解k8s和Spark的基本概念和使用方法。k8s（Kubernetes）是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。Spark是一个开源的集群计算框架，用于大规模数据处理和分析。
实现k8s Spark的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
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Spark有很多种部署的方式，比如standalone、yarn或者k8s，本篇则讲述如何在k8s上部署Spark。前提条件：有一个正常的k8s集群。1 Spark on k8s原理spark-submit可以直接向k8s提交应用程序，提交的机制大致如下：第一步，spark在k8s创建driver，driver是一个pod；第二步，driver与k8s集群沟通创建需要的executor，execu
2、k8s pod原理详解Kubernetes Pod 介绍Pod 介绍与原理POD操作实战POD的创建和删除pod的生命周期管理资源的配额和限制静态podInit Containersk8s健康检查POD镜像升级pod 无法启动可能原因POD调度过程调度例子nodeSelectornodeNametaint and Tolerance标签常用命令 Kubernetes Pod 介绍Pod 直译
k8s（Kubernetes）是一个开源的容器编排平台，支持多种部署方式。常见的 k8s 部署方式包括：基于二进制文件、kubeadm 工具、云服务提供商、容器镜像等方式。下面对这些 k8s 部署方式进行简要介绍：1. 基于二进制文件的部署方式这种方式需要手动下载和安装 k8s 组件，包括 kube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、
Calico是一个纯三层的数据中心网络方案(不需要Overlay)，并且与 OpenStack、Kubernetes、AWS、GCE 等 IaaS 和容器平台都有良好的集成。Calico 在每一个计算节点利用 Linux Kernel 实现了一个高效的 vRouter 来负责数据转发，而每个 vRouter 通过 BGP 协议负责把自己上运行的 workload 的路由信息像整个 Cal
Spark on k8s，可能都有听说，可是笔者从网上没有找到一个可以顺利运行的例子。笔者也是走了几个弯路才顺利跑通的。下面笔者将基于spark native方式部署，分别讲解如下三种模式...
