分布式存储与分布式计算是现代计算机领域中非常重要的概念，它们可以帮助我们实现高性能、高可用的系统。在Kubernetes（K8S）中，我们可以利用各种工具和技术来实现分布式存储与分布式计算。接下来，我将向你介绍如何在K8S环境下实现这两个概念。

**步骤概览：**

| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 部署分布式存储系统 |
| 2 | 部署分布式计算框架 |
| 3 | 在K8S环境中运行分布式计算任务 |

**具体步骤及代码示例：**

**Step 1: 部署分布式存储系统**

在K8S中，我们可以使用存储卷来实现分布式存储。首先，我们需要部署一个支持分布式存储的存储系统，比如Ceph。

```shell
# 部署Ceph存储系统
kubectl apply -f ceph-cluster.yaml
```

在这里，我们通过Ceph集群部署文件`ceph-cluster.yaml`来创建一个支持分布式存储的Ceph存储系统。这将为我们提供一个强大的分布式存储解决方案。

**Step 2: 部署分布式计算框架**

接下来，我们需要部署一个分布式计算框架，比如Apache Spark。我们可以使用Helm来轻松部署Spark集群。

```shell
# 安装Helm
curl -fsSL -o get_helm.sh https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/main/scripts/get-helm-3
chmod 700 get_helm.sh
./get_helm.sh

# 添加Spark Helm仓库
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami

# 安装Spark集群
helm install spark bitnami/spark
```

在这里，我们首先安装了Helm，然后添加了Spark的Helm仓库，最后使用Helm安装了一个名为`spark`的Spark集群。

**Step 3: 在K8S环境中运行分布式计算任务**

现在，我们可以在K8S环境中运行一个分布式计算任务，比如WordCount应用程序。

```shell
# 提交WordCount应用到Spark集群
kubectl exec -it spark-master-0 -- /opt/bitnami/spark/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount --master spark://spark-master:7077 --deploy-mode cluster --supervise --total-executor-cores 2 --executor-memory 1g /opt/bitnami/spark/examples/jars/spark-examples.jar /opt/bitnami/spark/README.md
```

在这个命令中，我们使用`kubectl exec`命令在Spark集群的Master节点上提交了一个WordCount应用程序。该应用程序将在Spark集群中执行，并计算给定文本文件中单词的数量。

通过这些步骤，我们成功地在K8S环境中实现了分布式存储与分布式计算。希望这篇文章可以帮助你理解并掌握这些重要的概念。如果有任何疑问，欢迎随时向我提问。祝你学习进步！