这篇文章给大家介绍TalkingData的Spark On Kubernetes实践是怎样的，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
众所周知，Spark是一个快速、通用的大规模数据处理平台，和Hadoop的MapReduce计算框架类似。但是相对于MapReduce，Spark凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写Hadoop上任何格式数据的优势，使批处理更加高效，并有更低的延迟。实际上，Spark已经成为轻量级大数据快速处理的统一平台。
Spark作为一个数据计算平台和框架，更多的是关注Spark Application的管理，而底层实际的资源调度和管理更多的是依靠外部平台的支持：
Spark官方支持四种Cluster Manager：Spark standalone cluster manager、Mesos、YARN和Kubernetes。由于我们TalkingData是使用Kubernetes作为资源的调度和管理平台，所以Spark On Kubernetes对于我们是最好的解决方案。
目前市面上有很多搭建Kubernetes的方法，比如Scratch、Kubeadm、Minikube或者各种托管方案。因为我们需要简单快速地搭建功能验证集群，所以选择了Kubeadm作为集群的部署工具。部署步骤很简单，在master上执行：
kubeadm init
在node上执行：
kubeadm join --token : --discovery-token-ca-cert-hash sha256:
具体配置可见官方文档：https://kubernetes.io/docs/setup/independent/create-cluster-kubeadm/。
需要注意的是由于国内网络限制，很多镜像无法从k8s.gcr.io获取，我们需要将之替换为第三方提供的镜像，比如：https://hub.docker.com/u/mirrorgooglecontainers/。
Kubernetes网络默认是通过CNI实现，主流的CNI plugin有：Linux Bridge、MACVLAN、Flannel、Calico、Kube-router、Weave Net等。Flannel主要是使用VXLAN tunnel来解决pod间的网络通信，Calico和Kube-router则是使用BGP。由于软VXLAN对宿主机的性能和网络有不小的损耗，BGP则对硬件交换机有一定的要求，且我们的基础网络是VXLAN实现的大二层，所以我们最终选择了MACVLAN。
CNI MACVLAN的配置示例如下：
{
"name": "mynet",
"type": "macvlan",
"master": "eth0",
"ipam": {
"type": "host-local",
"subnet": "10.0.0.0/17",
"rangeStart": "10.0.64.1",
"rangeEnd": "10.0.64.126",
"gateway": "10.0.127.254",
"routes": [
{
"dst": "0.0.0.0/0"
},
{
"dst": "10.0.80.0/24",
"gw": "10.0.0.61"
}
]
}
}Pod subnet是10.0.0.0/17，实际pod ip pool是10.0.64.0/20。cluster cidr是10.0.80.0/24。我们使用的IPAM是host-local，规则是在每个Kubernetes node上建立/25的子网，可以提供126个IP。我们还配置了一条到cluster cidr的静态路由10.0.80.0/24，网关是宿主机。这是因为容器在macvlan配置下egress并不会通过宿主机的iptables，这点和Linux Bridge有较大区别。在Linux Bridge模式下，只要指定内核参数net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1，所有进入bridge的流量都会通过宿主机的iptables。经过分析kube-proxy，我们发现可以使用KUBE-FORWARD这个chain来进行pod到service的网络转发：
-A FORWARD -m comment --comment "kubernetes forward rules" -j KUBE-FORWARD -A KUBE-FORWARD -m comment --comment "kubernetes forwarding rules" -m mark --mark 0x4000/0x4000 -j ACCEPT -A KUBE-FORWARD -s 10.0.0.0/17 -m comment --comment "kubernetes forwarding conntrack pod source rule" -m conntrack --ctstate RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT -A KUBE-FORWARD -d 10.0.0.0/17 -m comment --comment "kubernetes forwarding conntrack pod destination rule" -m conntrack --ctstate RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT
最后通过KUBE-SERVICES使用DNAT到后端的pod。pod访问其他网段的话，就通过物理网关10.0.127.254。
还有一个需要注意的地方是出于kernel security的考虑，link物理接口的macvlan是无法直接和物理接口通信的，这就导致容器并不能将宿主机作为网关。我们采用了一个小技巧，避开了这个限制。我们从物理接口又创建了一个macvlan，将物理IP移到了这个接口上，物理接口只作为网络入口：
$ cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 IPV6INIT=no BOOTPROTO=none $ cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-macvlan DEVICE=macvlan NAME=macvlan BOOTPROTO=none ONBOOT=yes TYPE=macvlan DEVICETYPE=macvlan DEFROUTE=yes PEERDNS=yes PEERROUTES=yes IPV4_FAILURE_FATAL=no IPADDR=10.0.0.61 PREFIX=17 GATEWAY=10.0.127.254 MACVLAN_PARENT=eth0 MACVLAN_MODE=bridge
这样两个macvlan是可以互相通信的。
默认配置下，Kubernetes使用kube-dns进行DNS解析和服务发现。但在实际使用时，我们发现在pod上通过service domain访问service总是有5秒的延迟。使用tcpdump抓包，发现延迟出现在DNS AAAA。进一步排查，发现问题是由于netfilter在conntrack和SNAT时的Race Condition导致。简言之，DNS A和AAAA记录请求报文是并行发出的，这会导致netfilter在_nf_conntrack_confirm时认为第二个包是重复的（因为有相同的五元组），从而丢包。具体可看我提的issue：https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/62628。一个简单的解决方案是在/etc/resolv.conf中增加options single-request-reopen，使DNS A和AAAA记录请求报文使用不同的源端口。我提的PR在：https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/62628，大家可以参考。我们的解决方法是不使用Kubernetes service，设置hostNetwork=true使用宿主机网络提供DNS服务。因为我们的基础网络是大二层，所以pod和node可以直接通信，这就避免了conntrack和SNAT。
由于Spark的抽象设计，我们可以使用第三方资源管理平台调度和管理Spark作业，比如Yarn、Mesos和Kubernetes。目前官方有一个experimental项目，可以将Spark运行在Kubernetes之上：https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html。
当我们通过spark-submit将Spark作业提交到Kubernetes集群时，会执行以下流程：
Spark在Kubernetes pod中创建Spark driver
Driver调用Kubernetes API创建executor pods，executor pods执行作业代码
计算作业结束，executor pods回收并清理
driver pod处于completed状态，保留日志，直到Kubernetes GC或者手动清理
Spark 2.3+
Kubernetes 1.6+
具有Kubernetes pods的list, create, edit和delete权限
Kubernetes集群必须正确配置Kubernetes DNS[1]
由于Spark driver和executor都运行在Kubernetes pod中，并且我们使用Docker作为container runtime enviroment，所以首先我们需要建立Spark的Docker镜像。
在Spark distribution中已包含相应脚本和Dockerfile，可以通过以下命令构建镜像：
$ ./bin/docker-image-tool.sh -r <repo> -t my-tag build $ ./bin/docker-image-tool.sh -r <repo> -t my-tag push
在构建Spark镜像后，我们可以通过以下命令提交作业：
$ bin/spark-submit \ --master k8s://https://: \ --deploy-mode cluster \ --name spark-pi \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --jars https://path/to/dependency1.jar,https://path/to/dependency2.jar --files hdfs://host:port/path/to/file1,hdfs://host:port/path/to/file2 --conf spark.executor.instances=5 \ --conf spark.kubernetes.container.image= \ https://path/to/examples.jar
其中，Spark master是Kubernetes api server的地址，可以通过以下命令获取：
$ kubectl cluster-info Kubernetes master is running at http://127.0.0.1:6443
Spark的作业代码和依赖，我们可以在--jars、--files和最后位置指定，协议支持http、https和HDFS。
执行提交命令后，会有以下输出：
任务结束，会输出：
我们可以在本地使用kubectl port-forward访问Driver UI：
$ kubectl port-forward <driver-pod-name> 4040:4040
执行完后通过http://localhost:4040访问。
Spark的所有日志都可以通过Kubernetes API和kubectl CLI进行访问：
$ kubectl -n=<namespace> logs -f <driver-pod-name>
在Kubernetes中，我们可以使用namespace在多用户间实现资源分配、隔离和配额。Spark On Kubernetes同样支持配置namespace创建Spark作业。
首先，创建一个Kubernetes namespace：
$ kubectl create namespace spark
由于我们的Kubernetes集群使用了RBAC，所以还需创建serviceaccount和绑定role：
$ kubectl create serviceaccount spark -n spark $ kubectl create clusterrolebinding spark-role --clusterrole=edit --serviceaccount=spark:spark --namespace=spark
并在spark-submit中新增以下配置：
$ bin/spark-submit \ --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \ --conf spark.kubernetes.namespace=spark \ ...
考虑到我们Spark作业的一些特点和计算资源隔离，前期我们还是选择了较稳妥的物理隔离方案。具体做法是为每个组提供单独的Kubernetes namespace，计算任务都在各自namespace里提交。计算资源以物理机为单位，折算成cpu和内存，纳入Kubernetes统一管理。在Kubernetes集群里，通过node label和PodNodeSelector将计算资源和namespace关联。从而实现在提交Spark作业时，计算资源总是选择namespace关联的node。
具体做法如下：
1、创建node label
$ kubectl label nodes <node_name> spark:spark
2、开启Kubernetes admission controller
我们是使用kubeadm安装Kubernetes集群，所以修改/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml，在--admission-control后添加PodNodeSelector。
$ cat /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: annotations: scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: "" creationTimestamp: null labels: component: kube-apiserver tier: control-plane name: kube-apiserver namespace: kube-system spec: containers: - command: - kube-apiserver - --secure-port=6443 - --proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.crt - --admission-control=Initializers,NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,DefaultStorageClass,DefaultTolerationSeconds,NodeRestriction,ResourceQuota,MutatingAdmissionWebhook,ValidatingAdmissionWebhook,PodNodeSelector ...
3、配置PodNodeSelector
在namespace的annotations中添加scheduler.alpha.kubernetes.io/node-selector: spark=spark。
apiVersion: v1 kind: Namespace metadata: annotations: scheduler.alpha.kubernetes.io/node-selector: spark=spark name: spark
完成以上配置后，可以通过spark-submit测试结果：
$ spark-submit --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark --conf spark.kubernetes.namespace=spark --master k8s://https://xxxx:6443 --deploy-mode cluster --name spark-pi --class org.apache.spark.examples.SparkPi --conf spark.executor.instances=5 --conf spark.kubernetes.container.image=xxxx/library/spark:v2.3 http://xxxx:81/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar
我们可以看到，Spark作业全分配到了关联的hadooptest-001到003三个node上。
Kubernetes的集群状态基本都保存在etcd中，所以etcd是HA的关键所在。由于我们目前还处在半生产状态，HA这方面未过多考虑。有兴趣的同学可以查看：https://kubernetes.io/docs/setup/independent/high-availability/。
在Spark On Yarn下，可以开启yarn.log-aggregation-enable将日志收集聚合到HDFS中，以供查看。但是在Spark On Kubernetes中，则缺少这种日志收集机制，我们只能通过Kubernetes pod的日志输出，来查看Spark的日志：
$ kubectl -n=<namespace> logs -f <driver-pod-name>
收集和聚合日志，我们后面会和ES结合。
监控
我们TalkingData内部有自己的监控平台OWL[2]（已开源），未来我们计划编写metric plugin，将Kubernetes接入OWL中。
混合部署
为了保证Spark作业时刻有可用的计算资源，我们前期采用了物理隔离的方案。显而易见，这种方式大幅降低了物理资源的使用率。下一步我们计划采用混部方案，通过以下三种方式实现：
将HDFS和Kubernetes混合部署
为Spark作业和Kubernetes node划分优先级，在低优先级的node上同时运行一些无状态的其他生产服务
利用云实现资源水平扩展，以防止资源突增
在采用以下两种方法增加资源使用率时，集群可能会面临资源短缺和可用性的问题：
混合部署
资源超卖
这会导致运行资源大于实际物理资源的情况（我称之为资源挤兑）。一种做法是给资源划分等级，优先保证部分等级的资源供给。另一种做法是实现资源的水平扩展，动态补充可用资源，并在峰值过后自动释放。我在另一篇文章中阐述了这种设计理念：https://xiaoxubeii.github.io/articles/k8s-on-cloud/。
TalkingData有自研的多云管理平台，我们的解决方法是实现单独的Kubernetes tdcloud-controller-manager作为资源的provider和manager，通过TalkingData OWL监控告警，实现资源的水平扩展。
关于TalkingData的Spark On Kubernetes实践是怎样的就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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