YuniKorn vs Kubernetes默认调度程序:比较 YuniKorn如何帮助运行Spark on K8s YuniKorn具有丰富的功能集,可帮助在Kubernetes上高效地运行Apache Spark。可以在此处 找到详细步骤, 以通过YuniKorn运行Spark on K8s。 请阅读有关YuniKorn如何通过 YuniKorn Scheduler 在Cl
在刚刚结束的 Kubernetes Community Day 上海站,亚马逊云科技在云原生分论坛分享的“在 Kunernets 上运行 Apache Spark 进行大规模数据处理实践”引起了现场参与者的关注。开发者告诉我们,为了充分利用 Kubernetes 的高可用设计、弹性,在越来越多的应用场景中,他们选择从 Yarn 迁移到 Kubernetes 中运行 Spark 负载。我们...
首先，K8s与Spark的集成始于Spark 2.3版本之后。在此之前，虽然存在其他几种集成方式，如Standalone、Apache mesos、Yarn等，但它们的使用并不如Kubernetes广泛。目前，越来越多的企业和用户选择将Spark部署在K8s集群上，以充分利用其灵活性和安全性。Spark on K8s的架构概览：提交Spark on K8s应用的方式主要有两种：...
总结一下 Spark on Kubernetes 在网易的演进过程：早期方案：1. 仅支持通过 JDBC、BeeLine 提交 SQL 任务2. Kyuubi 集群部署在 K8s 集群外的物理机节点上 3. Spark 作业以 Client 模式运行 4. 在每台节点上以 DaemonSet 形式启动 External Shuffle Service 5. Spark 作业、ESS 等均以 Host Network 模式运行6....
具体方式不在此赘述,接下来直接介绍如何 run Spark job on Kubernetes。 一、制作镜像 Spark on Kubernetes 的本质是将任务打包放在由 K8s 管理的容器中运行,因此需要将任务打包成Docker image。 Spark 的 bin 目录下提供了docker-image-tool.sh脚本,用来制作 Docker image。该脚本默认会使用$SPARK_HOME/kubernetes/...
客户端接入后,Kyuubi Server 会根据路由规则寻找合适的 Engine,若没有命中,则会调用 spark-submit 拉起一个新的 Spark Application,当 Spark Application 闲置一段时间后,会主动退出释放资源。Kyuubi 选择了使用 Spark 原生的方式对接 Kubernetes,而非 Spark Operator 模式,这种选择使得 Kyuubi 能够更加一致地使用 spark...
In conclusion, running Spark on Kubernetes offers a robust solution for managing big data workloads efficiently. The seamless integration of these two powerful technologies empowers enterprises to scale their data processing capabilities, optimize resource utilization, and enhance overall application performanc...
在刚刚结束的 Kubernetes Community Day 上海站,亚马逊云科技在云原生分论坛分享的“在 Kunernets 上运行 Apache Spark 进行大规模数据处理实践”引起了现场参与者的关注。开发者告诉我们,为了充分利用 Kubernetes 的高可用设计、弹性,在越来越多的应用场景中,他们选择从 Yarn 迁移到 Kubernetes 中运行 Spark 负载。我们...
(1)Spark Submit从客户端发送到主节点中的Kubernetes API服务器。 (2)Kubernetes将调度一个新的Spark Driver pod。 (3)Spark Driver pod将与Kubernetes通信以请求Spark executor pod。 (4)新的executor pod将由Kubernetes调度。 (5)一旦新的executor pod开始运行,Kubernetes会通知Spark Driver pod新的Spark executor ...
在Spark 2.3中,我们首先支持用Java和Scala编写的Spark应用程序,并支持从各种数据源(包括HTTP,GCS,HDFS等)进行资源本地化。 我们还密切关注Spark执行者的失败和恢复语义,为未来的发展打下坚实的基础。 立即开始使用开源文档(https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html)。