Spark on k8s: 配置和使用ConfigMap

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Spark on k8s: 配置和使用ConfigMap相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 顾名思义，用来存配置的Map，可以存单个配置或者配置文件，在 POD 中我们可以通过环境变量来访问单个配置和配置文件，后者一般会被 mount 到 Pod 的一个 Volume 上，这样我们在跑 Spark on k8s 的时候，可以将一些配置放在 ConfigMap 中，和容器镜像解耦。

如果使用 Spark 社区默认的 spark-submit 的提交方式，在 Spark 3.0 之后（当然目前还没有release），支持以下类型的 ConfigMap。

这些是用户可以配置的，在 Spark on k8s 的内部运行实现上，也用了一些 ConfigMap 特性带来的便利，可以通过 describe 命令查看下 Driver Pod 的描述，

比如 spark-conf-volume 这个，就存放了客户端汇总的所有 spark 相关的配置，默认被 mount 到 /opt/spark/conf/spark.properties 这个位置，然后在 Driver Pod 启动时，通过 --properties-file 参数指定，也可以通过 describe 命令，我们也可以查看这个 map 的内容

使用 ConfigMap 之前必须先创建，我们可以通过 kubectl create configmap --help 了解这个命令的用法。
ConfigMap 和命名空间是绑定的，创建在对应的命名空间内，后面跑 spark 的时候才能使用。
我们以 spark.kubernetes.hadoop.configMapName 来举例，我们用来创建ConfigMap 来存储 HADOOP_CONF_DIR 下的文件。

可以通过上面两种方式，直接使用路径 或者 一个文件一个文件来指定

通过 describe 命令可以查看该 ConfigMap 信息。

ConfigMap 的 数据部分，key值对应的是文件的名字，Value对应的是该文件的实际内容。

创建完成后，我们就可以通过将它的名称，如hz10-hadoop-dir，直接设置给 spark.kubernetes.hadoop.configMapName 就可以使用啦

Hive_on_Spark安装配置详解

 

简介

本文主要记录如何安装配置Hive on Spark，在执行以下步骤之前，请先确保已经安装Hadoop集群，Hive，MySQL，JDK，Scala，具体安装步骤不再赘述。

背景

Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此，Hive on Spark也会比Hive on mr快。为了对比Hive on Spark和Hive on mr的速度，需要在已经安装了Hadoop集群的机器上安装Spark集群（Spark集群是建立在Hadoop集群之上的，也就是需要先装Hadoop集群，再装Spark集群，因为Spark用了Hadoop的HDFS、YARN等），然后把Hive的执行引擎设置为Spark。

Spark运行模式分为三种1、Spark on YARN 2、Standalone Mode 3、Spark on Mesos。
Hive on Spark默认支持Spark on YARN模式，因此我们选择Spark on YARN模式。Spark on YARN就是使用YARN作为Spark的资源管理器。分为Cluster和Client两种模式。

一、环境说明

本教程Hadoop相关软件全部基于CDH5.5.1，用yum安装，系统环境如下：

  • 操作系统：CentOS 7.2
  • Hadoop 2.6.0
  • Hive1.1.0
  • Spark1.5.0
  • MySQL 5.6
  • JDK 1.8
  • Maven 3.3.3
  • Scala 2.10

各节点规划如下：

192.168.117.51     Goblin01           nn1  jn1  rm1  worker  master  hive  metastore  mysql
192.168.117.52     Goblin02    zk2    nn2  jn2  rm2  worker          hive
192.168.117.53     Goblin03    zk3    dn1  jn3       worker          hive
192.168.117.54     Goblin04    zk4    dn2            worker          hive

说明：Goblin01~04是每台机器的hostname，zk代表zookeeper，nn代表hadoop的namenode，dn代表datanode，jn代表journalnode，rm代表resourcemanager，worker代表Spark的slaves，master代表Spark的master

二、编译和安装Spark（Spark on YARN）

2.1 编译Spark源码

要使用Hive on Spark，所用的Spark版本必须不包含Hive的相关jar包，hive on spark 的官网上说“Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars”。在spark官网下载的编译的Spark都是有集成Hive的，因此需要自己下载源码来编译，并且编译的时候不指定Hive。

我们这里用的Spark源码是spark-1.5.0-cdh5.5.1版本,下载地址如下：

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/spark-1.5.0-cdh5.5.1-src.tar.gz

下载完后用 tar xzvf 命令解压，进入解压完的文件夹，准备编译。

注意：编译前请确保已经安装JDK、Maven和Scala，maven为3.3.3及以上版本，并在/etc/profile里配置环境变量。

命令行进入在源码根目录下，执行

  ./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.6,parquet-provided"

若编译过程出现内存不足的情况，需要在运行编译命令之前先运行：

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

来设置Maven的内存。

编译过程由于要下载很多Maven依赖的jar包，需要时间较长（大概一两个小时），要保证网络状况良好，不然很容易编译失败。

编译成功后，会在源码根目录下多出一个文件(红色部分）：

spark-1.5.0-cdh5.5.1-bin-hadoop2-without-hive.tgz

2.2 安装Spark

  • 将编译完生成的spark-1.5.0-cdh5.5.1-bin-hadoop2-without-hive.tgz拷贝到Spark的安装路径，并用 tar -xzvf 命令解压
  • 配置环境变量
  • $vim /etc/profile
  • export SPARK_HOME=spark安装路径
  • $source /etc/profile

2.3 配置Spark

配置spark-env.sh、slaves和spark-defaults.conf三个文件

  • spark-env.sh

主要配置JAVA\_HOME、SCALA\_HOME、HADOOP\_HOME、HADOOP\_CONF\_DIR、SPARK\_MASTER\_IP等

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java

export SCALA_HOME=/root/scala

export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export SPARK_LAUNCH_WITH_SCALA=0

export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

export SPARK_DRIVER_MEMORY=1g

export SPARK_MASTER_IP=192.168.117.51

export SPARK_LIBRARY_PATH=/root/spark-without-hive/lib

export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=18080

export SPARK_WORKER_DIR=/root/spark-without-hive/work

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_WORKER_PORT=7078

export SPARK_LOG_DIR=/root/spark-without-hive/log

export SPARK_PID_DIR=‘/root/spark-without-hive/run‘

  • slaves（将所有节点都加入，master节点同时也是worker节点）

Goblin01

Goblin02

Goblin03

Goblin04

  • spark-defaults.conf

 spark.master                     yarn-cluster

 spark.home                       /root/spark-without-hive

 spark.eventLog.enabled           true

 spark.eventLog.dir               hdfs://Goblin01:8020/spark-log

 spark.serializer                 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

 spark.executor.memory            1g

 spark.driver.memory              1g

 spark.executor.extraJavaOptions  -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"

spark.master指定Spark运行模式，可以是yarn-client、yarn-cluster...

spark.home指定SPARK_HOME路径

spark.eventLog.enabled需要设为true

spark.eventLog.dir指定路径，放在master节点的hdfs中，端口要跟hdfs设置的端口一致（默认为8020），否则会报错

spark.executor.memory和spark.driver.memory指定executor和dirver的内存，512m或1g，既不能太大也不能太小，因为太小运行不了，太大又会影响其他服务

三、配置YARN

配置yarn-site.xml，跟hdfs-site.xml在同一个路径下（$HADOOP_HOME/etc/hadoop)

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

  <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>

</property>

四、配置Hive

  • 添加spark依赖到hive(将spark-assembly-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar拷贝到$HIVE\_HOME/lib目录下）

进入SPARK\_HOME

cp spark-assembly-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar /usr/lib/hive/lib

  • 配置hive-site.xml

配置的内容与spark-defaults.conf相同，只是形式不一样,以下内容是追加到hive-site.xml文件中的,并且注意前两个配置，如果不设置hive的spark引擎用不了，在后面会有详细的错误说明。

<property>

  <name>hive.execution.engine</name>

  <value>spark</value>

</property>

<property>

  <name>hive.enable.spark.execution.engine</name>

  <value>true</value>

</property>

<property>

  <name>spark.home</name>

  <value>/root/spark-without-hive</value>

</property>

<property>

  <name>spark.master</name>

  <value>yarn-client</value>

</property>

<property>

  <name>spark.enentLog.enabled</name>

  <value>true</value>

</property>

<property>

  <name>spark.enentLog.dir</name>

  <value>hdfs://Goblin01:8020/spark-log</value>

</property>

<property>

  <name>spark.serializer</name>

<value>org.apache.spark.serializer.KryoSerializer</value>

</property>

<property>

  <name>spark.executor.memeory</name>

  <value>1g</value>

</property>

<property>

  <name>spark.driver.memeory</name>

  <value>1g</value>

</property>

<property>

  <name>spark.executor.extraJavaOptions</name>

  <value>-XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"</value>

</property>

五、验证是否安装配置成功

1.验证Spark集群

注意：在启动Spark集群之前，要确保Hadoop集群和YARN均已启动

  • 进入$SPARK_HOME目录，执行：

./sbin/start-all.sh

用jps命令查看51节点上的master和worker，52、53、54节点上的worker是否都启动了

  • 同样在$SPARK_HOME目录下，提交计算Pi的任务，验证Spark集群是否能正常工作，运行如下命令

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client lib/spark-examples-1.5.0-cdh5.5.1-hadoop2.6.0.jar 10

若无报错，并且算出Pi的值，说明Spark集群能正常工作

2.验证Hive on Spark是否可用

  • 命令行输入 hive，进入hive CLI
  • set hive.execution.engine=spark; (将执行引擎设为Spark，默认是mr，退出hive CLI后，回到默认设置。若想让引擎默认为Spark，需要在hive-site.xml里设置）
  • create table test(ts BIGINT,line STRING); (创建表）
  • select count(*) from test;
  • 若整个过程没有报错，并出现正确结果，则Hive on Spark配置成功。

 

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以上是关于Spark on k8s: 配置和使用ConfigMap的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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