在介绍如何将Spark程序跑在Kubernetes (K8S) 上之前，让我们先简要了解一下什么是Spark和K8S。Spark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，而K8S是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。

下面我们将详细介绍如何实现将Spark程序跑在K8S上，并帮助你入门。

### 操作流程

首先让我们看一下整个操作流程，让你对操作有一个清晰的了解：

| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|------------|-----------------------|
| 1 | 准备Spark程序 | spark-submit命令 |
| 2 | 安装K8S集群 | kubectl create |
| 3 | 配置Spark on K8S | spark-submit参数设置 |
| 4 | 提交Spark应用 | kubectl提交和监控应用 |

### 操作步骤

#### 步骤 1：准备Spark程序

首先，你需要有一个已经开发好的Spark应用程序，例如一个简单的WordCount程序。假设我们的程序jar包名为`WordCount.jar`。

#### 步骤 2：安装K8S集群

确保你已经安装好了K8S集群，你可以通过Minikube在本地快速部署一个K8S集群。

#### 步骤 3：配置Spark on K8S

在Spark的安装目录下，有一个`kubernetes/dockerfiles/spark`目录，里面包含了运行Spark on K8S所需的Docker镜像。编辑`spark-submit`命令将Spark程序提交到K8S集群上：

```bash
./bin/spark-submit \
--master k8s://https://: \
--deploy-mode cluster \
--name spark-pi \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.kubernetes.container.image=spark \
--conf spark.kubernetes.driver.label.appname=spark-pi \
local:///path/to/examples.jar
```

- `--master k8s://...`：指定使用K8S作为Spark的集群管理器；
- `--deploy-mode cluster`：指定Spark部署模式；
- `--name`：应用程序的名称；
- `--class`：要提交的应用程序的主类；
- `--conf`：Spark配置，例如executor实例数、Docker镜像等；
- `local:///path/to/examples.jar`：本地jar包路径。

#### 步骤 4：提交Spark应用

将以上配置好的`spark-submit`命令提交到K8S集群上，启动Spark应用程序：

```bash
./bin/spark-submit \
--master k8s://https://: \
--deploy-mode cluster \
--name spark-pi \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--conf spark.executor.instances=5 \
--conf spark.kubernetes.container.image=spark \
--conf spark.kubernetes.driver.label.appname=spark-pi \
local:///path/to/examples.jar
```

以上就是将Spark程序跑在K8S上的基本流程和操作步骤。希望这篇文章对你有所帮助，让你能够顺利地将Spark应用部署在K8S集群上。如果有任何疑问，欢迎随时向我提问。祝你学习愉快！