初探大数据处理 on Kubernetes

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肯能后边肯能要进行大规模启动,为了提高容器启动速度,提前将Spark应用的镜像缓存到ECI本地,采用k8s标准的CRD的土方法,具体的流程参考:使用CRD加速创建Pod

Running Spark on Serverless Kubernetes

1、只支持Map和Reduce算子,复杂性的算法、业务逻辑没有 表达,最终没有 将逻辑写入算子后边,除了代码不宜维护,还原因分析分析着调度上没有 任何优化空间,没有 根据任务数单一纬度来调度。

Yarn 模块关系图

3、专有网络可不不能用已有的也可不不能由容器服务自动创建的。

推荐用 helm 3.0

[1] HDFS vs. Cloud Storage: Pros, cons and migration tips

看下作业执行时间(包括了vk调度3000个Excutor pod时间、每个Excutor pod资源准备的时间、以及作业实际执行的时间等):

至此,肯可不不能在kubernetes集群部署并运行spark作业。

早期的Hadoop大规模集群也可不不能达到几千个节点,当数据外理需求不断增长的以前,粗暴的增加节点肯能让原生调度系统非常吃力。Application管理和Resource管理的逻辑全部上放Hadoop的 JobTracker中,而 JobTracker又不具备横向扩展的能力,这让JobTracker不负重堪。时需一套方案能将Application管理和Resource管理职责分开,能将计算模式和 JobTracker解耦,YARN你什儿 我在从前的背景下诞生的。如今亲戚亲戚我们歌词 常听到的Hadoop实在肯能是指Yarn了。

总共花了145秒,更重要的是Driver直接在本地起,只花了约2秒的时间就启动了。

1、自定义集群名。

本样例采用的是谷歌提供的 gcr.io/spark-operator/spark:v2.4.4

5、开启privatezone,时需开启。

对于用户来说,只需如下简单的几步就可不不能将excutor调度到ECI的virtual node。

Hadoop主要饱含以下有有四个每段:Hadoop Distributed File System (HDFS) 和一有有四个分布式计算引擎,该引擎你什儿 我Google的 MapReduce思想的一有有四个实现 。Hadoop一度成为了大规模分布式数据存储和外理的标椎。

3、--generate-name 可不不能不不显式设置安装名。

从前就可不不能将Driver调度到ACK,Excutor调度到ECI上,完美互补。

SparkApplication:标准的k8s CRD,有CRD也有 一有有四个Controller 与之对应。Controller负责监听CRD的创建、更新、以及删除等事件,并作出对应的Action。

Pod:Driver pod,不不定义Excutor pod yaml,Excutor pod的参数通过Driver的环境变量来设置Dspark.kubernetes.*实现。

--master :k8s集群的apiserver,这是决定spark是在k8s集群跑,还是在yarn上跑。

申明wordcount SparkApplication:

作业执行过程截图:



调度通常可不不能分为以YARN为代表的两级调度和集中式调度。两级调度有一有有四个中央调度器负责宏观层面的资源调度,而应用的细粒度调度则由下层调度器来完成。集中式调度则对所有的资源请求进行统一调度,Kubernetes的调度你什儿 我典型的代表,Kubernetes通过将整个集群的资源信息缓存到本地,利用本地的数据进行乐观调度,进而提高调度器的性能。

后文将是实际的操作,分别让Spark应用在普通的Kubernetes集群、Serverless Kubernetes集群、以及Kubernetes + virtual kubelet等一种生活场景中部署并运行。

进入容器服务控制台的应用目录栏,搜索"ack-virtual-node":

1、--set operatorImageName:指定operator镜像,默认的google的镜像阿里云ECI内拉不下来,可不不能先拉取到本地有之前 推到ACR。

ServiceAccount:spark-serverless,Driver时需在pod后边访问集群的api server,你什儿 时需创建一有有四个ServiceAccount。不不每次提交都创建。

4、…

3、计算模式和资源调度解耦。在调度层,屏蔽了MapReduce、Spark、Flink等框架的计算模式的差异,让有有哪些框架都只用专注于计算性能的优化。

kubectl 提交:

Spark调度在最初设计的以前,你什儿 我开放式的,有之前 调度模块之间的关系跟YARN的概念非常吻合。

可不不能看得人并发启动的3000个pod基本在300s内可不不能完成全部的启动,其中93%可不不能在20秒内完成启动。

3、 TaskTracker 将资源划分为map slot和reduce slot,居于问题灵活,当缺少某个stage的之前 能 严重降低资源利用率。

ScheduledSparkApplication:SparkApplication的升级,支持饱含自定义时间调度策略的作业提交,比如cron。

选项说明:

Spark Operator几次主要的概念:

spark.executor.instances: executor的数量

Serverless Kubernetes (ASK) 相比于普通的kubernetes集群,比较大的一有有四个优势是,提交作业前不不提前预留任何资源,不不关心集群的扩缩容,所有资源也有 随作业提交自动以前刚结束申请,作业执行以前结束后自动释放。作业执行以前就只剩一有有四个SparkApplication和终态的Driver pod(只保留管控数据)。原理图如下图所示:

在ECI中访问HDFS的数据

效果如下:

Spark on kubernetes相比于on YARN等传统部署土方法的优势:

Spark 模块关系图

1、YARN作为集群统一的资源调度和应用管理层,降低了资源管理的复杂性性的并肩,对所有应用类型也有 开放的,即支持混部MapReduce、Spark等,能提高整个集群的资源利用率。

2、ASK集群依赖privatezone做服务发现,你什儿 集群不时需开启privatezone,创建的以前时需勾选。肯能创建的以前没有 勾选,时需联系亲戚亲戚我们歌词 帮开启。不然Spark excutor会找没有 driver service。

自30003年Google的三大核心技术GFS(03)、MapReduce(04)、和BigTable(06)的论文陆续发表至今,以Hadoop为代表的大数据外理框架,以前刚结束登上历史的舞台,迎来了一有有四个黄金时代。Apache Hadoop是其中最为成功的开源项目,让企业级的大数据外理能力变得唾手可得。围绕Hadoop的学术研究和工业界的探索在过去的十多年里总爱保持着火热。

Client提交一有有四个应用给 Yarn ResourceManager后, Application Manager接受请求并找到一有有四个Container创建该应用对应的Application Master,Application Master会向ResourceManager注册当事人,以便client访问。Application Master上运行的你什儿 我Spark Driver。Application Master申请 Container并启动,Spark Driver有之前 在Container里启动 Spark Executor,并调度Spark Task到Spark Executor上的系统进程运行执行。等到所有的Task执行完毕后,Application Master撤销注册并释放资源。

肯能肯能有阿里云的ACK集群,该步可不不能忽略。

2、--set operatorVersion operator:镜像仓库名和版本越多写在并肩。

可不不能看得人总共只花了178S,时间降了一有有四个数量级。

Spark pod monitor:监听Spark pods的状况和事件更新并告知Controller。

2、弹性的集群基础设施。资源层和应用层提供了富于的弹性策略,亲戚亲戚我们歌词 可不不能根据应用负载需求挑选 ECS 虚拟机、神龙裸金属和 GPU 实例进行扩容,除了kubernetes集群本生具备的强大的扩缩容能力,还可不不能对接生态,比如virtual kubelet。

在Kubernetes中跑大数据总爱很困扰的大间题你什儿 我数据存储的大间题,到了Serverless kubernetes你什儿 大间题就更突出。亲戚亲戚我们歌词 连节点都没有 ,就更不肯能去搭建HDFS/Yarn集群。而事实上,在HDFS集群上跑Spark,肯能也有 必需的了,见引用[1, 2]。阿里云的HDFS存储也正解了亲戚亲戚我们歌词 你什儿 痛点大间题,经测试读写性能也非常不错。亲戚亲戚我们歌词 可不不能将计算和存储分离,即kubernetes集群中的作业可不不能直接原生访问HDFS的数据。除了HDFS,阿里云的NAS和OSS也是可选的数据存储。

4、与否公网暴露API server,如有需求建议开启。

vpc网络地址:registry-vpc.{对应regionId}.aliyuncs.com/eci_open/spark:2.4.4

公网地址:registry.{对应regionId}.aliyuncs.com/eci_open/spark-operator:v1beta2-1.0.1-2.4.4

4、--set enableWebhook 默认不不打开,对于时需使用ACK+ECI的用户,会用到nodeSelector、tolerations有有哪些高级形状,Webhook 时需要打开,后边会讲到。

ASF (Apache Software Foundation) 和CNCF(Cloud Native Computing Foundation),两大相对独立的阵营悄然步入到了一有有四个历史的拐点,亲戚亲戚我们歌词 都期待亲戚我们歌词 之间会碰撞出何如的火花。显然,Spark2.3.0 以前刚结束尝试原生支持on Kubernetes你什儿 我一有有四个重要的时间节点。本文你什儿 我主要分享最近调研Spark on Kubernetes的你什儿 总结。

为excutor增加如下参数即可:

执行过程中的截图如下:

[3] Understanding Scalability and Performance in the Kubernetes Master , Xingyu Chen, Fansong Zeng Alibaba Cloud

Service:Driver service,暴露Driver pod。Excutor 你什儿 我通过你什儿 service访问Driver的。

[2] New release of Cloud Storage Connector for Hadoop: Improving performance, throughput and more

Hadoop和Spark能成为现在使用最广泛的大数据外理框架,离不开Yarn的强大。实在也有 人诟病它的悲观锁原因分析分析着并发粒度小、二层调度资源可见性等大间题,有之前 除此之外,Yarn就一种生活来说并没有 有哪些大的居于问题,依然是大数据领域的调度底座的首选。历史往往你什儿 我没有 ,霸主都也有 被对手干到,你什儿 我被有有哪些一以前刚结束看似你什儿 领域的新兴力量淘汰。这你什儿 我如今谷歌主导的kubernetes生态发展到一定的程度以前,Yarn必然要去面对的挑战:肯能未来,一家公司3000%的业务都肯能统一在Kubernetes上跑,它也有原意为剩下的20%的大数据的业务单独维护一有有四个Yarn集群么?

3、轻松实现复杂性的分布式应用的资源隔离和限制,从YRAN复杂性的队列管理和队列分配中解脱。

点击进入,挑选要安装的集群。

2、挑选地域、以及可用区。

编写自定义的标准的kubernetes yaml创建资源。

5、大数据上云。目前大数据应用上云常见的土方法有一种生活:1)用ECS自建YARN(不限于YARN)集群;2)购买EMR服务。如今多了一有有四个挑选——Kubernetes。既能获得全部的集群级别的掌控,又能从复杂性的集群管理、运维中解脱,还能享受云所带来的弹性和成本优势。

对于不管是采用ACK + ECI还是ASK+ECI的土方法,提交作业前不不提前预留任何资源,不不关心集群的扩缩容,所有资源也有 随作业提交自动以前刚结束申请,作业执行以前结束后自动释放。作业执行以前就只剩一有有四个SparkApplication和终态的Driver pod(只保留管控数据)。除此之外,ACK + ECI的土方法还提供了更富于的调度挑选:1)可不不能将Driver和Excutor分开调度;2)考虑作业类型、成本等因素挑选不同的调度资源,以满足更广泛的使用场景。

当外理的数据量越大,突发启动Excutor pod规模越大的以前,亲戚亲戚我们歌词 的优势会越明显。

1、统一的资源管理。不论是有哪些类型的作业都可不不能在一有有四个统一kubernetes的集群运行。不再时需单独为大数据作业维护一有有四个独立的YARN集群。

而在另根小时间线上,容器技术在Docker问世后,终于等来了快速发展的6年。与此并肩,Kubernetes作为容器编排的开源系统,在过去几年经过一番混战,并借助CNCF社区的推动以及云原生的兴起,也减慢成为了业界容器编排的事实标准。如今,几乎所有的云厂商也有 一套围绕Kubernetes的容器生态,例如亲戚亲戚我们歌词 阿里云也有 ACK、ASK(Serverless Kubernetes)、EDAS、以及ECI(阿里云弹性容器实例)。

2、两级调度土方法,大大降低了ResourceManager的压力,增加了集群的扩展能力。

肯能spark submit目前支持的参数非常有限,你什儿 ASK场景中不建议使用spark submit直接提交,你什儿 我使用Spark Operator 。在Spark Operator出现以前,也可不不能采用kubernetes原生的yaml土方法提交。后边会分别介绍什儿 种生活不同的土方法。

Running Spark on Kubernetes

4、容器化的优势。每个应用都可不不能通过docker镜像打包当事人的依赖,运行在独立的环境,甚至包括Spark的版本,所有的应用之间也有 隔离的。

ClusterRoleBinding:spark-serverless-role,将RBAC的role绑定到你什儿 ServiceAccount,赋予操作资源的权限。不不每次提交都创建。

wordcount-spark-driver-svc.yaml:

Spark Master和ResourceManager对应,Spark Worker和NodeManager对应,Spark Driver和Application Master对应,Spark Executor和Container对应。每个Executor能并行运行Task的数量就取决于分配给它的Container的CPU核数。

spark.kubernetes.container.image spark打包镜像(饱含driver、excutor、应用,也支持单独配置)

公网地址:registry.{对应regionId}.aliyuncs.com/eci_open/spark:2.4.4

作业运行以前结束后查看结果:

梳理下Spark中你什儿 主要的概念:

具体的创建流程参考:创建Kubernetes 托管版集群。

看下作业执行时间:

Spark自2.3.0以前刚结束试验性支持Standalone、on YARN以及on Mesos之外的新的部署土方法:Running Spark on Kubernetes ,并在后续的发行版中不断地加强。

2、计算的后边结果也要存入HDFS,越多要的IO开销。

全部的应用参数如下:

安装完成后可不不能看得人集群多了个spark operator pod。

挑选标准serverless集群:

亲戚亲戚我们歌词 是3000个1C1G的Excutor并发启动,应用的镜像大小约为 30000 MB。

ECI肯能帮拉取到ACR仓库,各地域地址如下:

亲戚亲戚我们歌词 300G的数据用有有四个1C1G的Excutor外理了相当于20分钟。

在Spark中,Driver和Excutor之间的启动顺序是串行的。尽管ECI展现了出色的并发创建Executor pod的能力,有之前 ASK你什儿 特殊架构会让Driver和Excutor之间的你什儿 串行体现的比较明显,通常状况下在ECI启动一有有四个Driver pod时需相当于20s的时间,有之前 才是大规模的Excutor pod的启动。对于你什儿 响应要求高的应用,Driver的启动速度肯能比Excutor执行作业的耗时更重要。你什儿 以前,亲戚亲戚我们歌词 可不不能采用ACK+ECI,即传统的Kubernetes集群 + virtual kubelet的土方法:

亲戚亲戚我们歌词 的优势是:

vpc网络地址:registry-vpc.{对应regionId}.aliyuncs.com/eci_open/spark-operator:v1beta2-1.0.1-2.4.4

Hadoop在被业界广泛使用的并肩,也总爱居于你什儿 的大间题:

而对于Serverless Kubernetes,就变成了类两级调度:对于kubernetes来说调度实在进行了极大的复杂性,调度器只用将资源统一调度到virtual kubelet,而实际的细粒度调度就下沉到了阿里云强大的弹性计算的调度。

4、可不不能使用YARN的高级功能,比如:1)原生FIFO之外的调度策略: CapacityScheduler & FairScheduler;2)基于队列的资源隔离与分配等。

在ECI中访问OSS的数据

当前kubernetes集群的达到一定规模的以前,性能会到达瓶颈,引用[3]。YARN可不不能说是历经了大数据领域多年锤炼的成果,采用kubernetes原生调度器来调度Spark作业可不不能hold住还是一有有四个问号。

我所测试的全部的yaml文件如下(基于Spark 2.3.0):

必填参数参考:

ECI肯能帮拉取到ACR仓库,各地域地址如下:

Yarn 在集群的角色

创建账号(默认namespace)

创建spark operator的以前,一定要确保镜像能拉下来,推荐直接使用eci_open提供的镜像,肯能spark operator卸载的以前也是用相同的镜像启动job进行清理,肯能镜像拉不下来清理job也会卡主,原因分析分析着所有的资源也有 手动清理,比较麻烦。

Spark Operator 你什儿 我为了外理在Kubernetes集群部署并维护Spark应用而开发的,Spark Operator是经典的CRD + Controller,即Kubernetes Operator的实现。Kubernetes Operator诞生的故事也很具有传奇色彩,有兴趣的同学可不不能了解下 。Operator的出现可不不能说给有状况的、特定领域的复杂性应用 on Kubernetes 打开了一扇窗,Spark Operator便是其中具有代表性的一有有四个。

--deploy-mode:driver可不不能部署在集群的master节点(client)也可不不能在非master(cluster)节点。

本样例采用的是谷歌提供的 gcr.io/spark-operator/spark-operator:v1beta2-1.0.1-2.4.4

前面直接通过k8s yaml申明的土方法,不能直接利用kubernetes的原生调度来跑Spark的作业,在任何集群有之前 我稍加修改就可不不能用,但大间题是:1)不好维护,涉及的自定义参数比较多,且居于问题直观(尤其对于只熟悉Spark的用户);2)没有 了Spark Application的概念了,也有 裸的pod和service,当应用多的以前,维护成本就上来了,缺少统一管理的机制。

注:大每段的参数都可不不能直接通过SparkApplication CRD肯能支持的参数设置,目前支持的所有参数参考:SparkApplication CRD,此外还支持直接以sparkConf形式的传入。

绑定角色

关于Hadoop的研究也基本是围绕资源调度、MapReduce计算模式、HDFS存储、以及通用性等方面的优化,Spark便是众多衍生系统中最成功的一有有四个。甚至可不不能说是里程碑级别的,从此关于Hadoop的研究沉寂了你什儿 。30009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的Spark问世,便减慢成为Apache的顶级开源项目。Apache Spark 是一有有四个基于内存计算、支持远比MapReduce复杂性算子、饱含批流等多种场景的大数据外理框架。

基本参数:

6、日志整理,建议开启。

ASK通过virtual kubelet调度pod到阿里云弹性容器实例。实在架构上跟ACK有明显的差异,有之前 两者也有 全面兼容kubernetes标准的。你什儿 on ASK跟前面的spark on kubernetes准备阶段的基本是一致的,即HDFS数据准备,spark base镜像的准备、spark应用镜像的准备等。主要你什儿 我作业提交土方法稍有不同,以及你什儿 额外的基本环境配置。

Data from Google Trends

1、提交以前一定要升级集群的集群的virtual kubelet的版本(新建的集群可不不能忽略),没有 目前最新版的VK不能跑Spark作业。

yaml文件里定义了四个资源:

Submission runner:对Controller发起的创建请求提交spark-submit。

作业执行时间也有 Kubernetes + ECI的绝对优势,肯能在ACK上准备好足够的节点资源,也是可不不能达到你什儿 水平的。