Kubernetes 作为一个广受欢迎的开源容器协调系统， 是Google于2014年酝酿的项目。从Google趋势上看到，Kubernetes自2014年以来热度一路飙升，短短几年时间就已超越了大数据分析领域的长老Hadoop。本公众号之前的文章（Kubernetes核心组件解析）也对Kubernetes的几个组件做了一些详细的剖析，本文就带领大家一起看看Kubernetes和Spark碰到一起会擦出什么样的火花。
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Spark2.3.0之前的版本只原生支持Standalone、YARN和Mesos三种部署模式，也就是说要迁移Spark2.3.0之前的Spark到Kuberbetes上，还得准备一层Standalone、YARN或者Mesos环境，不过Spark2.3.0已经引入了对Kubernetes的原生支持。
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Spark2.3.0可以将编写好的数据处理程序直接通过spark-submit提交到Kubernetes集群，通过创建一个Drive Pod和一系列Executor Pods，然后共同协调完成计算任务，整体过程的官方示意图如下。
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当我们通过spark-submit将Spark作业提交到Kubernetes集群时，会执行以下流程：
1. Spark在Kubernetes Pod中创建Spark Driver
2. Driver调用Kubernetes API创建ExecutorPods，Executor Pods执行作业代码
3. 计算作业结束，Executor Pods回收并清理
4. Driver Pod处于completed状态，保留日志，直到Kubernetes GC或者手动清理
Spark原生支持Kubernetes最大的好处是，不用在Kubernetes集群上再建立一层资源调度系统，只要建立一个新Spark容器镜像，并指派合适的RBAC权限角色，给所要执行的Spark应用程序，就可以在Kubernetes集群上运行Spark程序了。
接下来就介绍如何在一个Kubernetes上运行Spark程序。
1前提条件
（1） 我们测试的是Spark 2.3.0，由于Spark on Kubernetes任务提交后，实际上在集群中是以custom resources和custom controller的形式运行，所以我们需要一个1.7+版本的k8s集群，同时需要启动Kubernetes DNS和RBAC。
（2） Spark2.3.0版本的二进制包，下载链接https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.6.tgz
2 打包制作Spark镜像
（1） 解压并进入到解压后的Spark安装文件路径
$ tar -zxvf spark-2.3.0-bin-hadoop2.6
$ cd spark-2.3.0-bin-hadoop2.6
（2） 制作Spark基础镜像
$ ./bin/docker-image-tool.sh -r <repo> -t my-tag build
$ ./bin/docker-image-tool.sh -r <repo> -t my-tag push
$ docker build -t registry/spark:2.3.0 -f kubernetes/dockerfiles/spark/Dockerfile .
（3） 查看镜像
$ docker images | grep registry/spark
3 运行Spark官方例子
（1） 获取集群信息，确认Kubernetes master地址
$ kubectl cluster-info
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（2） 为Spark创建一个RBAC的role
$ kubectl create serviceaccount spark
$ kubectl create clusterrolebinding spark-role --clusterrole=edit --serviceaccount=default:spark --namespace=default
（3） 运行如下命令，向Kubernetes集群提交计算π值的例子
$/spark-2.3.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--master k8s://k8s-master\
--deploy-mode cluster \
--name spark-pi \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
--conf spark.executor.instances=2 \
--conf spark.kubernetes.container.image=registry/spark:2.3.0 \
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar
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（4） 查看运行状态，计算π值的例子运行很快，可以看到它已经运行结束了
$ kubectl get po
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（5） 查看运行日志，可以看到π值已经计算出来了
$ kubectl logs -f spark-pi-63abb54cf382394d95413f43744c65ed-Drive
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至此，使用官方的例子体验Spark on Kubernetes就完成了。那么，如何提交自己编写的Spark程序到Kubernetes集群呢？
其实只需把自己写好的Spark程序编译成jar文件，然后打包到Spark基础镜像中，就可以提交到Kubernetes集群中运行了。
4 运行自己编写的Spark程序
（1）准备源代码。以一个wordcount程序为例。程序会从一个小说网站下载《了不起的盖茨比》的英文版小说，然后对其做词频统计，源代码如下：
import org.apache.commons.io.IOUtilsimport org.apache.spark.sql.functions._import java.net.URLimport org.apache.spark.sql.SparkSessionclass WordCount { def main(args: Array[ String]) { val spark = SparkSession .builder .appName("CopyData") .getOrCreate() import spark.implicits._ valbankText = spark.sparkContext.parallelize( IOUtils.toString ( newURL("http://novel.tingroom.com/novel_down.php?aid=319&dopost=txt") ).split("\n" )) bankText.flatMap(p=>{ val pattern = "[^a-zA-Z0-9-']".r val line = pattern.replaceAllIn(p," " ) line.split(" ") }).map((_,1 )).reduceByKey(_+_).sortBy(p=>p._2,false ).toDF("word","count"). where(length ('word)> 4).show }}
(2) 源代码编译为wordcount.jar文件，并编写Dockerfile文件，内容如下：
FROM registry/spark:2.3.0
RUN mkdir -p /opt/spark/jars
COPY wordcount.jar /opt/spark/jars
（3）wordcount.jar和DockerFlie文件放在同一路径下，并在该路径下运行docker bulid命令打包镜像：
$docker build -t registry/spark_wordcount:latest -f Dockerfile .
（4）使用如下命令将wordcount程序提交到Kubernetes集群：
/home/nsfocus/dengxincheng/spark-2.3.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit \
--master k8s://192.168.19.13:6443\
--deploy-mode cluster \
--name wordcount \
--class example.wordcount.WordCount \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
--conf spark.executor.instances=2 \
--conf spark.kubernetes.container.image=registry/spark_wordcount:latest \
local:///opt/spark/jars/wordcount.jar
（5）当任务运行完了之后，使用kubectl logs查看wordcount程序运行所对应drive pod内的日志，可以得词频最高的前20个词，如下图。
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5总结
新版的Spark加入对Kubernetes的原生支持，统一了Spark程序在Kubernetes上所有工作负载的控制层，这样可以简化群集管理并提高资源利用率。总的来说，使用Kubernetes原生调度的Spark主要有以下优点：
原生资源调度：不再需要二级调度，直接使用Kubernetes原生的调度模块，实现与其他应用的混布；
资源隔离：任务可以提交到指定的namespace，这样可以复用Kubernetes原生的qouta限制，实现任务资源的限制；
用户自定义：用户可以在Spark基础镜像中打上自己的Application, 更加灵活和方便；
内容编辑：安全大数据分析实验室 邓新程 责任编辑：肖晴
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本文转自掘金-Kubernetes助力Spark大数据分析
