创建并运行 EMR on EKS 集群

Posted 2021-06-22 bluishglc

文章目录

• • 0. 前置条件
  • 1. 安装ekscli
  • 2. 安装kubectl
  • 3. 创建EKS集群
  • 4. 查看EKS集群状态
  • 5. 创建Namespace
  • 6. 授权访问Namespace
  • 7. 创建Job Execution Role
  • 8. 创建Role的Trust Relationship
  • 9. 在EKS上创建EMR虚拟集群
  • 10. 向EMR on EKS提交作业
  • 11. 删除与清理
  • 12. 常见错误

EMR on EKS的创建工作完全是命令行驱动的，目前尚无对应的UI界面来完成相关操作。本文将通过命令行演示如何创建并运行一个EMR on EKS集群。创建EMR on EKS的过程可以分为两个阶段：第一阶段是先创建出一个EKS集群，第二阶段是在这个EKS集群之上创建EMR的虚拟集群，以下是具体操作步骤。

注：在操作过程中，我们将会陆续得到一些值，例如EKS集群的名称，虚拟集群的ID，这些变量在后续的操作中会再次使用，为了便于提升文中脚本的可复用性，我们会单独将这些值抽取出来，赋给一个变量，同时用export导出，便于后续的引用。以下是操作过程中将会生成并被引用到的一些变量，以及本例我们将采用的值：

变量名称	本例取值	描述
REGION	us-east-1	当前所处的AWS REGION
ZONES	us-east-1a,us-east-1b,us-east-1c	分配给将要创建的EKS集群的可用区
EKS_CLUSTER_NAME	it-infrastructure	将要创建的EKS集群的名称
DATALAKE_NAMESPACE	datalake	将要在EKS上创建的面向数据系统的Kubenetes命名空间，将要创建的EMR on EKS虚拟集群会被置于该空间下
VIRTUAL_CLUSTER_NAME	emr-cluster-1	将要创建的EMR on EKS虚拟集群的名字
SSH_PUBLIC_KEY	<从EC2->Kye Pairs处查找>	将要创建的EKS集群需要指定公钥
EXECUTION_ROLE_ARN	<从IAM的Admin Role处查找>	用于运行EMR on EKS的IAM Role
VIRTUAL_CLUSTER_ID	<过程中产生>	将要创建的EMR on EKS虚拟集群的ID

以下是为上述全局变量赋值的命令(VIRTUAL_CLUSTER_ID将在后续操作中产生，暂不赋值)：

export REGION="us-east-1"
export ZONES="us-east-1a,us-east-1b,us-east-1c"
export EKS_CLUSTER_NAME="it-infrastructure"
export DATALAKE_NAMESPACE="datalake"
export VIRTUAL_CLUSTER_NAME="emr-cluster-1"
export SSH_PUBLIC_KEY="<your-pub-key-name>"
export EXECUTION_ROLE_ARN="<your-admin-role-arn>"

0. 前置条件

• 确保有你有一台Linux主机，并已安装awscli命令行
• 确保配置给awscli的access_key属于一个Admin账号

1. 安装ekscli

ekscli是用于操作eks的命令行工具，我们需要使用到该工具，须先行安装，安装命令如下：

curl --silent --location "https://github.com/weaveworks/eksctl/releases/latest/download/eksctl_$(uname -s)_amd64.tar.gz" | tar xz -C /tmp
sudo mv /tmp/eksctl /usr/local/bin

2. 安装kubectl

kubectl是用于管理kubenetes集群的命令行工具，我们需要使用到该工具，须先行安装，安装命令如下：

curl -o kubectl https://amazon-eks.s3.us-west-2.amazonaws.com/1.20.4/2021-04-12/bin/linux/amd64/kubectl
chmod +x ./kubectl
mkdir -p $HOME/bin && cp ./kubectl $HOME/bin/kubectl && export PATH=$PATH:$HOME/bin
echo 'export PATH=$PATH:$HOME/bin' >> ~/.bashrc

3. 创建EKS集群

接下来，我们要在美东1创建名为ABC_IT_INFRASTRUCTURE的EKS集群，命令如下：

eksctl create cluster \\
    --region $REGION \\
    --name $EKS_CLUSTER_NAME \\
    --zones $ZONES \\
    --node-type m5.xlarge \\
    --nodes 5 \\
    --with-oidc \\
    --ssh-access \\
    --ssh-public-key $SSH_PUBLIC_KEY \\
    --managed

上述命令行需要注意如下几点：

• $SSH_PUBLIC_KEY为你在AWS上的公钥key的ID，这个字符串可在EC2控制台->Key Pairs处查找，name列即是；
• --zones并不是必选项，如不指定，会随机选择AZ，但是有时随机选择的AZ在创建时并没有足够的资源支撑请求创建的EKS集群，这时就需要显式地指定zone来避开不可用的zone；
• --node-type和--nodes也不是必选项，如不指定，集群默认部署在2个m5.large节点上，对于EMR来说，这个集群的配置太低了，所以必须显式配置这两项，赋予集群更大的资源；

上述命令行需要执行较长时间（约20分钟左右），当最后出现:

EKS cluster "ABC_IT_INFRASTRUCTURE" in "us-east-1" region is ready

表明EKS集群已经建好。需要注意的是，该命令在执行过程中会通过Cloud Formation创建大量的基础设施，包括IAM Role，VPC，EC2等等，中途发生错误的可能性较大，且很多操作是不能自动回滚的，所以需要打开Cloud Formation的控制台并持续关注，如发现未清理的Stack，须手动删除Stack后再重新执行上述命令。

eksctl create cluster还有很多可配置的选项，可以通过如下命令查看详细说明：

eksctl create cluster -h

4. 查看EKS集群状态

EKS集群创建完成后，为确保集群是否健康，可通过命令行查看一下集群状况（该步骤非必须，可跳过）。

• 查看集群各物理节点状况

kubectl get nodes -o wide

• 查看集群POD的状况

kubectl get pods --all-namespaces -o wide

5. 创建Namespace

为便于对资源进行管理，我们可以在Kubenetes集群上为数据相关的系统创建单独的namespace，取名ABC_DATALAKE，后续创建的EMR虚拟集群将被置于该namespace下：

kubectl create namespace $DATALAKE_NAMESPACE

6. 授权访问Namespace

默认情况下，EMR on EKS是无权直接访问和使用EKS上的namespace的，需要我们创建一个Kubernetes role，然后将该Role绑定到一个Kubernetes user上，同时将一个服务角色AWSServiceRoleForAmazonEMRContainers映射到这个user上，这样才能桥接Kubenetes端和EMR on EKS服务端之间的权限认证，幸运的是我们不需要手动逐一完成这些操作，通过一条eksctl命令可以直接实现：

eksctl create iamidentitymapping \\
    --region $REGION \\
    --cluster $EKS_CLUSTER_NAME \\
    --namespace $DATALAKE_NAMESPACE \\
    --service-name "emr-containers"

控制台的输出也会印证上面的论述：

2021-06-02 12:39:49 [ℹ]  created "datalake:Role.rbac.authorization.k8s.io/emr-containers"
2021-06-02 12:39:49 [ℹ]  created "datalake:RoleBinding.rbac.authorization.k8s.io/emr-containers"
2021-06-02 12:39:49 [ℹ]  adding identity "arn:aws:iam::1234567898765:role/AWSServiceRoleForAmazonEMRContainers" to auth ConfigMap

7. 创建Job Execution Role

运行EMR on EKS需要一个IAM Role，在这个Role中要配置授权EMR on EKS可以使用的资源有哪些，例如s3上某些桶，cloudwatch等服务，这些被称之为Role Policies，官方文档给出过一份Role Policies的参考配置，可参见：https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/creating-job-execution-role.html。

为方便起见，本文将直接使用Admin角色作为job execution role。

8. 创建Role的Trust Relationship

如果通过第7步创建了一个role，还需要对这个role进行编辑，添加这个role和EMR服务账号（EMR managed service account）之间的互信。这里所谓的EMR服务账号（EMR managed service account）是在job提交时自动创建的，所以在配置中在EMR服务账号部分会使用统配符。

不过幸运的是，我们不需要手动编辑Role的Trust Relationships部分，我们可以如下命令行自动添加这个Trust Relationship：

aws emr-containers update-role-trust-policy \\
   --cluster-name $EKS_CLUSTER_NAME \\
   --namespace $DATALAKE_NAMESPACE \\
   --role-name <Admin or the-job-excution-role-name-you-created>

其中，你需要将<Admin or the-job-excution-role-name-you-created>替换为Admin或者是在第7步中创建的role的名称。当创建成功之后，可以在Role的Trust Relationships页面看到生成的类似下面的相关配置：

{
  "Effect": "Allow",
  "Principal": {
    "Federated": "arn:aws:iam::1234567898765:oidc-provider/oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/1C2DF227CD8E011A693BCF03D7EBD581"
  },
  "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
  "Condition": {
    "StringLike": {
      "oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/1C2DF227CD8E011A693BCF03D7EBD581:sub": "system:serviceaccount:kube-system:emr-containers-sa-*-*-1234567898765-3l0vgne6"
    }
  }
}

即使我们在第7步选择使用Admin角色作为job execution role，该步操作依然需要执行，–role-name取值Admin, 否则在作业执行过程中无权完成创建Log Group以及在s3上存储日志等操作。

9. 在EKS上创建EMR虚拟集群

接下来我们就将创建EMR集群了，其实更准确的叫法应该是“注册”，因为这一步执行完成后并不会在EKS上生成一个EMR集群，这里创建的是一个虚拟的集群，集群要在第一次提交作业时才会创建。创建集群的命令如下：

# create virtual cluster description file
tee $VIRTUAL_CLUSTER_NAME.json <<EOF
{
  "name": "$VIRTUAL_CLUSTER_NAME",
  "containerProvider": {
    "type": "EKS",
    "id": "$EKS_CLUSTER_NAME",
    "info": {
      "eksInfo": {
        "namespace": "$DATALAKE_NAMESPACE"
      }
    }
  }
}
EOF

# create virtual cluster
aws emr-containers create-virtual-cluster --cli-input-json file://./$VIRTUAL_CLUSTER_NAME.json

上述命令先创建一个集群描述文件$VIRTUAL_CLUSTER_NAME.json, 这个文件描述了EMR集群的名称以及要建在哪个EKS集群的哪个Namespace上，然后通过aws emr-containers create-virtual-cluster创建出这个文件描述的虚拟集群。

上述命令如果执行成功，会在控制台输出一份描述集群的json数据，其中的id字段较为重要，后续提交作业时都会使用到这个id，如果没有保存下来，也可以通过如下命令随时查询：

aws emr-containers list-virtual-clusters

将获得的id付给全局变量VIRTUAL_CLUSTER_ID，后续操作将会多次引用到该ID：

export VIRTUAL_CLUSTER_ID='<cluster-id>'

10. 向EMR on EKS提交作业

虚拟集群建好之后，就可以提交大数据作业了，EMR on EKS是基于容器的，不同于EMR通过shell登录进行操作（可以但不方便），常规的使用方式是将其视为一个计算资源的黑盒，向其提交作业即可。以下是一条向EMR on EKS提交作业的示例命令，它执行的是spark自带的example程序pi.py

aws emr-containers start-job-run \\
--virtual-cluster-id $VIRTUAL_CLUSTER_ID \\
--name sample-job-name \\
--execution-role-arn $EXECUTION_ROLE_ARN \\
--release-label emr-6.2.0-latest \\
--job-driver '{"sparkSubmitJobDriver": {"entryPoint": "local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py","sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.instances=2 --conf spark.executor.memory=2G --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.driver.cores=1"}}' \\
--configuration-overrides '{"monitoringConfiguration": {"cloudWatchMonitoringConfiguration": {"logGroupName": "/emr-on-eks/$VIRTUAL_CLUSTER_NAME", "logStreamNamePrefix": "pi"}}}'

start-job-run这条命令最需要关注的是--job-driver这个参数，所有关于作业本身的相关信息都在这个参数里了。基于文档可知，目前的EMR on EKS仅支持sparkSubmitJobDriver一种形式的作业提交，即只能是以spark-submit可接受的形式提交作业，也就是通过jar包+class或pyspark脚本的形式提交作业。jar包及其依赖jar文件可部署在s3上。

一种更加优雅的作业提交方式是提供一份job run的json描述文件，把所有集群、作业和作业配置相关的信息集中配置在这份json文件中，然后通过命令执行，如下所示：

# create job description file
tee start-job-run-request.json <<EOF
{
  "name": "sample-job-name", 
  "virtualClusterId": "$VIRTUAL_CLUSTER_ID",  
  "executionRoleArn": "$EXECUTION_ROLE_ARN", 
  "releaseLabel": "emr-6.2.0-latest", 
  "jobDriver": {
    "sparkSubmitJobDriver": {
      "entryPoint": "local:///usr/lib/spark/examples/src/main/python/pi.py",
      "sparkSubmitParameters": "--conf spark.executor.instances=2 --conf spark.executor.memory=2G --conf spark.executor.cores=2 --conf spark.driver.cores=1"
    }
  }, 
  "configurationOverrides": {
    "applicationConfiguration": [
      {
        "classification": "spark-defaults", 
        "properties": {
          "spark.driver.memory":"2G"
         }
      }
    ], 
    "monitoringConfiguration": {
      "persistentAppUI": "ENABLED", 
      "cloudWatchMonitoringConfiguration": {
    "logGroupName": "/emr-on-eks/$VIRTUAL_CLUSTER_NAME", 
        "logStreamNamePrefix": "pi"
      }, 
      "s3MonitoringConfiguration": {
        "logUri": "s3://glc-emr-on-eks-logs/"
      }
    }
  }
}
EOF
# start job
aws emr-containers start-job-run --cli-input-json file://./start-job-run-request.json

关于json文件的编写，可以参考：https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/EMR-on-EKS-DevelopmentGuide/emr-eks-jobs-CLI.html#emr-eks-jobs-submit

最后是关于EMR集群的配置，与纯EMR集群类似，集群配置也是通过json文件提交的，写到applicationConfiguration里面，例如上述配置中的"classification": "spark-defaults"部分。由于EMR on EKS目前仅支持Spark，所以也只有如下几类classification可配置

Classifications	Descriptions
core-site	Change values in Hadoop’s core-site.xml file.
emrfs-site	Change EMRFS settings.
spark-metrics	Change values in Spark’s metrics.properties file.
spark-defaults	Change values in Spark’s spark-defaults.conf file.
spark-env	Change values in the Spark environment.
spark-hive-site	Change values in Spark’s hive-site.xml file.
spark-log4j	Change values in Spark’s log4j.properties file.

11. 删除与清理

删除与清理集群的顺序应与创建过程相反，先删除ERM虚拟集群，然后再删除EKS集群：

# 1. list all jobs
aws emr-containers list-job-runs --virtual-cluster-id $VIRTUAL_CLUSTER_ID

# 2. cancel running jobs
aws emr-containers cancel-job-run --id <job-run-id> --virtual-cluster-id $VIRTUAL_CLUSTER_ID

# 3. delete virtual cluster
aws emr-containers delete-virtual-cluster --id $VIRTUAL_CLUSTER_ID

# 4. delete eks cluster
eksctl delete cluster --region $REGION --name $EKS_CLUSTER_NAME

注意：第4步在删除EKS集群时，须找到对应Cloud Formation模板里的一项资源NodeInstanceRole，手动dettach 该Role上的所有policies，命令才能执行成功。

12. 常见错误

• 通过eksctl create cluster创建的eks集群默认是两个m5.large节点，这个配置很难支撑一个EMR集群，所以务必要指定一下节点数量和节点类型：

• 如果在第3步创建EKS集群遇到类似如下的错误：

AWS::EKS::Cluster/ControlPlane: CREATE_FAILED – "Cannot create cluster 'my-bigdata-infra-cluster' because us-east-1e, the targeted availability zone, does not currently have sufficient capacity to support the cluster. Retry and choose from these availability zones: us-east-1a, us-east-1b, us-east-1c, us-east-1d, us-east-1f (Service: AmazonEKS; Status Code: 400; Error Code: UnsupportedAvailabilityZoneException; Request ID: 61028748-0cc1-4100-9152-aab79a475fe6; Proxy: null)"

说明自动分配或指定的某一个AZ目前不可用，可在--zones参数列表中取其他AZ替换。

关于作者：架构师，15年IT系统开发和架构经验，对大数据、企业级应用架构、SaaS、分布式存储和领域驱动设计有丰富的实践经验，热衷函数式编程。对Hadoop/Spark 生态系统有深入和广泛的了解，参与过Hadoop商业发行版的开发，曾带领团队建设过数个完备的企业数据平台，个人技术博客：https://laurence.blog.csdn.net/ 作者著有《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书，该书已在京东和当当上线。