使用docker快速搭建Spark集群的方法教程

时间:2021-12-05 12:23:05

前言

spark 是 berkeley 开发的分布式计算的框架,相对于 hadoop 来说,spark 可以缓存中间结果到内存而提高某些需要迭代的计算场景的效率,目前收到广泛关注。下面来一起看看使用docker快速搭建spark集群的方法教程。

适用人群

  • 正在使用spark的开发者
  • 正在学习docker或者spark的开发者

准备工作

  • 安装docker
  • (可选)下载java和spark with hadoop

spark集群

spark运行时架构图

使用docker快速搭建Spark集群的方法教程

如上图: spark集群由以下两个部分组成

  • 集群管理器(mesos, yarn或者standalone mode)
  • 工作节点(worker)

如何docker化(本例使用standalone模式)

1、将spark集群拆分

      base(基础镜像)

      master(主节点镜像)

      worker(工作镜像)

2、编写base dockerfile

注: 为方便切换版本基础镜像选择的是centos, 所以要下载java和spark, 方便调试, 可以下载好安装文件后本地搭建一个静态文件服务器, 使用node.js 的http-server可以快速搞定

命令如下

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npm install http-server -g
http-server -p 54321 ~/downloads

正式开始写dockerfile

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from centos:7
maintainer ravenzz <raven.zhu@outlook.com>
 
# 安装系统工具
run yum update -y
run yum upgrade -y
run yum install -y byobu curl htop man unzip nano wget
run yum clean all
 
# 安装 java
env jdk_version 8u11
env jdk_build_version b12
# 如果网速快,可以直接从源站下载
#run curl -lo "http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/$jdk_version-$jdk_build_version/jdk-$jdk_version-linux-x64.rpm" -h 'cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie' && rpm -i jdk-$jdk_version-linux-x64.rpm; rm -f jdk-$jdk_version-linux-x64.rpm;
run curl -lo "http://192.168.199.102:54321/jdk-8u11-linux-x64.rpm" && rpm -i jdk-$jdk_version-linux-x64.rpm; rm -f jdk-$jdk_version-linux-x64.rpm;
env java_home /usr/java/default
run yum remove curl; yum clean all
workdir spark
 
run \
 curl -lo 'http://192.168.199.102:54321/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz' && \
 tar zxf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
 
run rm -rf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
run mv spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/* ./
 
env spark_home /spark
env path /spark/bin:$path
env path /spark/sbin:$path

3、编写master dockerfile

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from ravenzz/spark-hadoop
 
maintainer ravenzz <raven.zhu@outlook.com>
 
copy master.sh /
 
env spark_master_port 7077
env spark_master_webui_port 8080
env spark_master_log /spark/logs
 
expose 8080 7077 6066
 
cmd ["/bin/bash","/master.sh"]

4、编写worker dockerfile

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from ravenzz/spark-hadoop
 
maintainer ravenzz <raven.zhu@outlook.com>
copy worker.sh /
 
env spark_worker_webui_port 8081
env spark_worker_log /spark/logs
env spark_master "spark://spark-master:32769"
 
expose 8081
 
cmd ["/bin/bash","/worker.sh"]

5、docker-compose

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version: '3'
 
services:
 spark-master:
 build:
 context: ./master
 dockerfile: dockerfile
 ports:
 - "50001:6066"
 - "50002:7077" # spark_master_port
 - "50003:8080" # spark_master_webui_port
 expose:
 - 7077
 
 spark-worker1:
 build:
 context: ./worker
 dockerfile: dockerfile
 ports:
 - "50004:8081"
 links:
 - spark-master
 environment:
 - spark_master=spark://spark-master:7077
 
 spark-worker2:
 build:
 context: ./worker
 dockerfile: dockerfile
 ports:
 - "50005:8081"
 links:
 - spark-master
 environment:
 - spark_master=spark://spark-master:7077

6、测试集群

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docker-compose up

访问http://localhost:50003/ 结果如图

使用docker快速搭建Spark集群的方法教程

参考链接

本例源代码

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接:http://www.jianshu.com/p/4801bb7ab9e0