Spark in action on Kubernetes - Spark Operator的原理解析
前言
在上篇文章中,向大家介绍了如何使用Spark Operator在kubernetes集群上面提交一个计算作业。今天我们会继续使用上篇文章中搭建的Playground进行调试与解析,帮助大家更深入的理解Spark Operator的工作原理。所以如果没有浏览过上篇文章的同学,可以通过传送门直达,先配置好Playground的环境。
Spark Operator的内部实现
在深入解析Spark Operator之前,我们先补充一些关于kubernetes operator的知识。2018年可以说是kubernetes operator泛滥的一年,各种operator如雨后春笋般出现。operator是扩展kubernetes以及与kubernetes集成的最佳方式之一。在kubernetes的设计理念中,有很重要的一条就是进行了抽象,

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docker使用阿里云镜像仓库
1:阿里云docker仓库 https://dev.aliyun.com/search.html 2:进去注册帐号后,点击自己的管理中心。 3:在管理中心点击加速器,右边面板会有你的加速地址,右边面板下面有详细设置步骤。 以下代码用于检测你有没有开启加速器sudo ps -ef | grep root 17825 1 0 16:50 ? 00:00:11 /usr/bin/dockerd --registry-mirror=https://no1pfk8z.mirror.aliyuncs.com --registry-mirror=https://no1pfk8z.mirror.aliyuncs.com --registry-mirror=https://n42ocvxt.mirror.aliyuncs.com --raw-logs12有如上的信息输出代表你已经成功了 4:使用commit构建镜像,执行命令docker pull centos:latest sudo docker run -it -p 80 --name willian centos /bin/bash12在bash安...
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