在实现基于Kubernetes（K8S）的大数据平台搭建前，我们首先需要了解整个流程，然后逐步操作实现。下面是实现该目标的步骤和相应的代码示例：

| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|----------|-------------------------------------------|
| 1 | 安装K8S | $ curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64 |
| | | $ sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube |
| | | $ minikube start |
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| 2 | 部署Hadoop | $ kubectl create deploy hadoop --image=hadoop |
| | | $ kubectl expose deploy hadoop --port=9000 --target-port=9000 |
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| 3 | 创建PV和PVC | $ kubectl create -f pv.yaml |
| | | $ kubectl create -f pvc.yaml |
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| 4 | 部署Spark | $ kubectl create deploy spark --image=spark |
| | | $ kubectl expose deploy spark --port=7077 --target-port=7077 |
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| 5 | 部署Kafka | $ kubectl create deploy kafka --image=kafka |
| | | $ kubectl expose deploy kafka --port=9092 --target-port=9092 |
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接下来，我们逐步解释每个步骤的含义和相应的代码示例：

### 步骤1：安装Kubernetes
首先需要安装Kubernetes，可以使用Minikube来快速搭建本地测试环境。以下是安装Kubernetes的代码示例：
```bash
$ curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
$ sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube
$ minikube start
```

### 步骤2：部署Hadoop
部署Hadoop作为大数据处理的基础组件，使用Kubernetes来进行部署和管理。以下是部署Hadoop的代码示例：
```bash
$ kubectl create deploy hadoop --image=hadoop
$ kubectl expose deploy hadoop --port=9000 --target-port=9000
```

### 步骤3：创建PV和PVC
创建持久卷（PV）和持久卷声明（PVC），用于存储Hadoop等组件的数据。以下是创建PV和PVC的代码示例：
```bash
$ kubectl create -f pv.yaml
$ kubectl create -f pvc.yaml
```

### 步骤4：部署Spark
部署Spark用于大数据计算，同样使用Kubernetes进行部署和管理。以下是部署Spark的代码示例：
```bash
$ kubectl create deploy spark --image=spark
$ kubectl expose deploy spark --port=7077 --target-port=7077
```

### 步骤5：部署Kafka
部署Kafka用于数据流处理，同样使用Kubernetes进行部署和管理。以下是部署Kafka的代码示例：
```bash
$ kubectl create deploy kafka --image=kafka
$ kubectl expose deploy kafka --port=9092 --target-port=9092
```

通过以上步骤，我们就成功搭建了基于Kubernetes的大数据平台，可实现数据存储、计算和数据流处理等功能。希望这些代码示例能帮助你更好地理解和实践基于Kubernetes的大数据平台搭建。祝你学习进步！