现状当我们的应用部署在k8s的环境中以后，日志的处理也会成为一个需要研究的课题。相比于传统的环境，日志会伴随着容器的重启而消失，解决方案目前有ELK(EFK)和持久卷。 先说一下持久卷的方案。在实现上一般通过hostpath和pv的形式。首先我们的应用在k8s环境是多副本的，所以如果不想所有的副本日志都打印在一个里面的话，就要求每个副本的日志文件的名字不一样。再者，日志的查看方式大致是首先定位到我
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2023-12-20 15:46:43
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kubernetes的日志收集日志收集在本篇文章中主要分2种方案需要明确的是，kubernetes里对容器日志的处理方式，都叫做cluster-level-logging。对于一个容器来说，当应用日志输出到stdout和stderr之后，容器项目在默认情况下就会把这些日志输出到宿主机上的一个JSON文件里。这样就能通过kubectl logs查看到日志了。两种方案分别以Daemonset和side
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2024-01-11 09:25:53
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# 如何在Kubernetes上部署Spark应用并查看日志
## 1. 流程
首先，让我们看一下在Kubernetes上部署Spark应用并查看日志的整个流程。我们可以用下面的表格来展示这个步骤。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Kubernetes集群 |
| 2 | 部署Spark应用 |
| 3 | 查看Spark应用的日志 |
## 2. 操
原创
2024-06-16 04:48:01
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# Spark on Kubernetes 日志解析
在现代数据处理环境中，Apache Spark 已成为大规模数据处理的重要工具。而随着 Kubernetes（K8s）作为容器编排平台的普及，Spark on Kubernetes 的架构日益成为一种流行的选择。本篇文章将对 Spark on Kubernetes 中的日志进行解析，帮助你更好地理解 Spark 在 K8s 上的运行状态，并掌
[ ] 在进行日志收集的过程中，我们首先想到的是使用Logstash，因为它是ELK stack中的重要成员，但是在测试过程中发现，Logstash是基于JDK的，在没有产生日志的情况单纯启动Logstash就大概要消耗500M内存，在每个Pod中都启动一个日志收集组件的情况下，使用logstash有点浪费系统资源，经人推荐我们选择使用Filebeat替代，经测试单独启动Filebeat容器大约会
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2023-11-16 11:54:20
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简介本文主要介绍在k8s中收集应用的日志方案，应用运行中日志，一般情况下都需要收集存储到一个集中的日志管理系统中，可以方便对日志进行分析统计，监控，甚至用于机器学习，智能分析应用系统问题，及时修复应用所存在的问题。在k8s集群中应用一般有如下日志输出方式直接遵循docker官方建议把日志输出到标准输出或者标准错误输出输出日志到容器内指定目录中应用直接发送日志给日志收集系统本文会综合部署上述日志收集
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2023-10-22 08:23:11
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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
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2023-07-18 22:31:13
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之前学习spark，最近需要在k8s集群上提交spark应用，学习过程中，记录了以下几点1.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、Scheduler、ClusterState Store（ETCD 数据库）和Controller MangerServer 所组成API Serve
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2023-08-08 12:38:47
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在使用 Kubernetes (k8s) 部署 Spark 应用时，了解 Spark executor 的日志位置对我们调试和监控应用至关重要。在这篇博文中，我们将系统性地探讨“k8s spark executor日志位置”相关的内容，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展。
### 版本对比
对于不同版本的 Spark，我们需要关注其日志管理的演变及特性，下面的兼容
在 Kubernetes 中使用 Spark 时，查看 Driver 日志是一个常见的问题。在这篇博文中，我会分享解决“k8s spark 查看driver 日志”问题的过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南、生态扩展等多个方面。
## 版本对比
不同版本的 Spark 在日志管理上有一些特性差异。以下是版本间的特性对比和时间轴。
| 版本 | 特性
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
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2023-08-02 10:37:12
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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
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2023-07-04 09:38:11
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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
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2023-11-01 10:23:29
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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
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2023-10-19 12:02:00
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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
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2023-11-17 19:31:15
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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
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2023-11-19 21:28:55
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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。
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2023-11-01 20:44:34
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# 实现"spark on k8s"的步骤及代码示例
## 1. 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 部署Kubernetes集群 |
| 2 | 部署Hadoop集群 |
| 3 | 部署Spark集群 |
| 4 | 配置Spark运行在Kubernetes上 |
## 2. 具体步骤与代码示例
### 步骤一：部署Kubernetes集群
首先
原创
2024-03-18 11:54:30
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# 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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原创
2023-09-27 08:34:28
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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
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2023-12-01 11:25:27
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