Spark on K8s：大数据处理的新篇章 (介绍) – wiki基地

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Spark on K8s：大数据处理的新篇章

引言：大数据时代的挑战与基础设施的演进

在当今数据爆炸的时代，大数据处理已成为企业核心竞争力不可或缺的一部分。Apache Spark作为一款快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，凭借其强大的内存计算能力和灵活的API，迅速成为大数据领域的首选技术之一。然而，随着数据规模的不断攀升、业务场景的日益复杂以及对计算资源效率要求的提高，传统的Spark部署模式（如基于YARN或Mesos的部署）开始显现出其局限性。资源隔离不彻底、运维复杂、基础设施割裂等问题，成为了阻碍大数据平台进一步发展的瓶颈。

与此同时，容器化技术和容器编排平台以前所未有的速度改变着IT基础设施的面貌。Kubernetes（简称K8s）作为云原生时代的旗舰级容器编排系统，凭借其强大的自动化部署、扩缩容、管理能力，迅速成为构建现代化应用的首选平台。它提供了一套统一、标准化的方式来管理各种类型的工作负载，无论是无状态的Web服务、有状态的数据库，还是批处理和流处理任务。

当大数据处理的代表——Spark，遇上现代化基础设施的基石——Kubernetes，一次革命性的融合应运而生：Spark on Kubernetes。这不仅仅是Spark的一种新的部署方式，更是大数据处理领域迈向云原生、走向统一基础设施管理的重要一步，开启了大数据处理的新篇章。

传统Spark部署模式的挑战

在深入探讨Spark on K8s之前，有必要回顾一下传统的Spark部署模式及其面临的挑战：

  1. 基于YARN的部署：

    • 优势： 作为Hadoop生态系统的一部分，与HDFS等组件紧密集成，是业界最广泛使用的Spark部署方式。
    • 挑战：
      • 资源隔离问题： YARN主要面向批处理和资源密集型应用设计，其基于队列的资源分配和粗粒度的Container隔离（主要依赖Java进程）在面对混合工作负载（如同时运行Spark、Flink、MapReduce、TensorFlow训练任务以及在线服务）时，资源隔离和QoS（服务质量）往往不够理想，容易出现资源抢占和相互影响。
      • 运维复杂性： YARN集群通常独立于其他应用基础设施，需要专门的团队进行管理和维护。管理多个独立的集群（YARN for Spark, Mesos for other apps, standalone VMs for others）增加了运维负担。
      • 基础设施割裂： 大数据计算集群与企业的其他IT基础设施（如运行Web应用、数据库的集群）相互独立，导致资源无法统一调度和管理，形成资源孤岛，降低了整体资源利用率。
      • 扩展性与弹性： 虽然YARN具备一定的弹性伸缩能力，但其动态性、扩展速度和与其他云原生组件的集成度，相较于Kubernetes仍有差距。

  2. 基于Mesos的部署：

    • 优势： Mesos是更通用的集群管理器，理论上可以更好地管理多种类型的工作负载。
    • 挑战： Mesos的生态系统和社区活跃度相较于Kubernetes和YARN有所减弱，学习曲线相对较陡，且其通用性优势在Kubernetes崛起后变得不那么突出。

  3. Standalone模式：

    • 优势： 配置简单，适合开发测试环境。
    • 挑战： 不具备完善的资源管理、任务调度和容错能力，不适合生产环境。

这些传统模式的局限性，促使社区和企业寻求更现代化、更灵活、更高效的Spark部署解决方案。

Kubernetes：现代化基础设施的基石

Kubernetes是一个开源的容器编排平台，它可以自动化容器化应用的部署、扩缩容和管理。它的核心理念是通过声明式API来描述应用的终态，并由控制器持续维持系统达到这个状态。Kubernetes的关键特性包括：

  • 自动化部署与回滚： 轻松部署新版本应用或回退到旧版本。
  • 服务发现与负载均衡： 自动为Pod分配IP，并提供多种负载均衡策略。
  • 存储编排： 自动挂载指定的存储系统，无论是本地存储、公共云存储还是网络存储。
  • 密文与配置管理： 安全地管理敏感信息和应用配置。
  • 自我修复： 如果容器失败，Kubernetes会自动重启；如果节点死亡，Kubernetes会在其他节点上重新调度容器。
  • 弹性伸缩： 根据CPU利用率或其他指标自动扩缩容应用副本数。
  • 资源管理与隔离： 利用Linux的Cgroup和Namespace技术提供强大的资源限制和隔离能力，确保不同应用之间不会相互干扰。

Kubernetes的设计哲学使其非常适合作为统一的计算资源管理平台，能够承载各种类型的工作负载，包括长期运行的在线服务、批处理任务、机器学习训练、数据库等等。这为将Spark迁移到K8s上提供了坚实的基础。

Spark on K8s：为何是新的篇章？

将Spark运行在Kubernetes之上，不仅仅是简单地将Spark的进程包装进容器，而是一种深刻的变革，它为大数据处理带来了前所未有的优势：

  1. 统一的基础设施平台：

    • 最大的优势在于打破了基础设施的孤岛。企业可以在同一个Kubernetes集群上同时运行Spark批处理、Spark Streaming、以及其他微服务、Web应用、甚至数据库等。
    • 这意味着一套统一的资源管理、调度、监控、日志系统可以覆盖所有应用，极大地简化了整体架构和运维复杂度。
    • 资源利用率得到显著提升，可以根据需求动态调整各类工作负载的资源配额，避免资源闲置或争抢。

  2. 更强大的资源隔离与利用率：

    • Kubernetes基于操作系统层面的Cgroup和Namespace进行资源隔离（CPU、内存、网络、IO），比YARN基于进程的隔离更加彻底和精细。
    • 这使得在同一节点上运行不同资源需求和特性的任务成为可能，提高了节点的资源填充率和整体利用率。
    • Spark Driver和Executor都运行在独立的Pod中，可以精细地控制每个Pod的CPU、内存限制和请求，避免资源争抢。

  3. 简化的运维管理：

    • 利用Kubernetes标准的声明式API和工具（如kubectl、YAML配置文件），可以以标准化的方式定义、部署、管理和升级Spark应用。
    • Spark作业的提交、监控、日志查看、故障排除都可以通过Kubernetes原生的机制进行，无需学习和维护一套独立的YARN或Mesos运维体系。
    • 结合CI/CD流水线，Spark作业的开发、测试、部署和上线可以实现高度自动化。

  4. 增强的弹性和扩展性：

    • Kubernetes具备强大的自动伸缩能力（Horizontal Pod Autoscaler和Cluster Autoscaler）。Spark作业可以根据负载（例如，队列长度、资源利用率）自动增加或减少Executor Pod的数量。
    • Kubernetes能够与云服务商的弹性基础设施紧密集成，根据集群的整体资源需求自动扩展或收缩底层虚拟机节点。这使得Spark on K8s能够更好地适应波动的业务负载。

  5. 更高的可移植性：

    • 将Spark Driver和Executors打包成容器镜像，使得Spark应用具备了更好的环境一致性和可移植性。相同的容器镜像可以在开发环境、测试环境、生产环境以及不同的云平台或私有云上运行，减少了“在我机器上可以跑”的问题。

  6. 更低的成本：

    • 通过提高整体资源利用率，减少了资源闲置和重复购买。
    • 在云环境中，Kubernetes更容易利用 Spot/Preemptible Instances（竞价实例/抢占式实例）来运行Spark等批处理任务，显著降低计算成本。Kubernetes的调度器和第三方控制器（如Karpenter）可以智能地管理这些廉价但可能被回收的节点。

  7. 拥抱云原生生态：

    • Spark on K8s可以无缝地集成Kubernetes生态系统中的各种优秀工具和技术，例如：
      • 监控： Prometheus + Grafana for metrics, Alertmanager for alerting。
      • 日志： Fluentd/Fluent Bit + Elasticsearch/Loki + Kibana/Grafana Loki for log aggregation and analysis。
      • 服务网格： Istio/Linkerd for fine-grained network control and observability (though less common for pure batch Spark).
      • 安全： Kubernetes RBAC for access control, Network Policies for network isolation, Pod Security Policies/Admission Controllers for enforcing security standards.

Spark on K8s的工作原理

在Kubernetes上运行Spark时，Kubernetes充当了Spark的资源管理器。其核心工作流程如下：

  1. 提交作业： 用户使用spark-submit命令（或其他方式，如Spark Operator）提交一个Spark作业，指定--master k8s://<k8s-api-server-host>:<port>。
  2. 创建Driver Pod： Spark客户端将打包好的Spark应用程序、配置以及依赖，通过Kubernetes API Server创建一个Spark Driver Pod。这个Pod中运行着Spark Driver进程。
  3. Driver与Kubernetes API交互： Spark Driver启动后，不再直接与一个独立的资源管理器（如YARN Resource Manager）通信，而是通过Kubernetes客户端库与Kubernetes API Server进行交互。
  4. 请求Executor Pods： Spark Driver根据作业的需求（例如，spark.executor.instances参数），向Kubernetes API Server发送请求，要求创建指定数量的Executor Pods。
  5. Kubernetes调度： Kubernetes Scheduler接收到创建Executor Pods的请求后，根据节点资源情况、调度策略（如亲和性/反亲和性、Taints/Tolerations）将Executor Pods调度到集群中的工作节点上。
  6. 创建Executor Pods： 被调度到特定节点后，该节点的Kubelet组件会负责拉取Executor容器镜像，并启动Executor Pods。
  7. Executors连接Driver： Executor Pods启动后，它们会查找并连接到Spark Driver Pod（通常通过Kubernetes Service进行服务发现）。
  8. 执行任务： Driver将计算任务分发给Executor Pods执行，Executor将结果返回给Driver。
  9. 资源释放： 当Executor完成任务或失败时，Kubernetes会根据其生命周期管理规则进行处理（例如，自动重启失败的Pod）。当整个Spark作业完成后，Spark Driver会终止，Kubernetes会清理相关的Driver Pod和Executor Pods。

整个过程中，Spark Driver和Executor都被封装在Pod中，由Kubernetes负责其整个生命周期、资源分配和网络通信。

部署方式：spark-submit与Spark Operator

在Kubernetes上运行Spark作业主要有两种方式：

  1. 使用 spark-submit 直接提交：

    • 这是最基础的方式，通过修改传统的spark-submit命令，将其Master URL指向Kubernetes API Server。
    • 例如：spark-submit --master k8s://https://<k8s-api-server> --deploy-mode cluster --name my-spark-app --class com.example.MyApp --conf spark.executor.instances=5 local:///opt/spark/jars/my-app.jar
    • 这种方式简单直接，适合快速测试和提交一次性作业。
    • 缺点： 管理复杂。提交后作业的状态需要通过kubectl查询Pod状态，缺乏高层次的作业管理抽象。难以实现自动重试、基于事件的触发等更高级的作业管理功能。

  2. 使用 Spark Operator：

    • Spark Operator是一个基于Kubernetes Custom Resource Definition (CRD) 的控制器。它引入了一个名为SparkApplication的新的API对象。
    • 用户通过定义一个SparkApplication的YAML文件来描述一个Spark作业的所有细节（包括Spark版本、主类、应用程序Jar包、配置、资源需求、依赖等）。
    • 将这个YAML文件提交给Kubernetes集群，Spark Operator会监听到这个SparkApplication对象，并根据其定义自动创建和管理Spark Driver Pods和Executor Pods。
    • 优势：
      • 声明式管理： 通过YAML文件定义作业，符合Kubernetes的声明式管理风格。
      • 生命周期管理： Operator负责整个作业的生命周期，包括Pod的创建、监控、失败重试、完成后的清理等。
      • 高级特性： 支持定时调度（与Kubernetes CronJob集成）、依赖管理、事件触发等。
      • 更好的集成： 与Kubernetes生态系统的其他组件（如Prometheus for metrics, logging agents for logs）集成更紧密。
    • 推荐： 在生产环境中，通常推荐使用Spark Operator来管理Spark作业，因为它提供了更强大的管理能力和更好的运维体验。

挑战与考量

尽管Spark on K8s带来了诸多优势，但也面临一些挑战和需要仔细考量的地方：

  1. 存储集成： Spark作业通常需要读写大量数据，这些数据可能存储在HDFS、S3、Ceph或其他分布式文件系统中。在K8s环境中，需要确保Spark Pods能够有效地访问这些存储。

    • 对于对象存储（如S3, GCS, Azure Blob Storage），Spark可以直接通过connector访问，这与K8s关系不大。
    • 对于分布式文件系统（如HDFS），需要在K8s集群内部署HDFS客户端，并确保Spark Pods能够访问HDFS NameNode和DataNode，或者通过外部访问方式。使用像Alluxio这样的数据编排层可以简化多源数据访问。
    • 对于Shuffle数据，Spark on K8s默认使用基于网络的Shuffle（spark.shuffle.service.enabled=false），Shuffle文件存储在Executor Pod的本地磁盘（EmptyDir或hostPath），Pod终止后数据丢失。对于大规模作业，Shuffle I/O可能是瓶颈。可以考虑外部Shuffle服务或基于Persistent Volume的Shuffle存储（更复杂）。
    • 检查点（Checkpointing）对于流处理很重要，需要持久化存储，通常通过Persistent Volumes (PV) 或直接写入外部存储系统实现。

  2. 网络配置： Spark Driver与Executors之间需要频繁通信，K8s集群的网络模型需要支持Pod到Pod的通信。选择合适的CNI插件（如Calico, Flannel, Cilium）并进行恰当配置至关重要。大规模集群中的网络性能和稳定性需要重点关注。

  3. 监控与日志： 将Spark作业的监控和日志与K8s原生的监控日志体系集成。需要配置Prometheus来采集Spark metrics（通过Spark metrics Sink将metrics暴露为Prometheus格式），并使用日志收集代理（如Fluentd/Fluent Bit）将Pod日志发送到集中式日志系统（如ELK Stack或Loki）。

  4. 安全性： 需要利用Kubernetes的RBAC（Role-Based Access Control）来控制谁可以在集群中提交、删除或修改Spark作业。Pod Security Policies或Admission Controllers可以用来增强Pod的安全性。

  5. 配置管理： Spark作业的配置通常比较复杂。在K8s环境中，可以使用ConfigMaps和Secrets来管理Spark的各种配置和敏感信息，并将它们以文件或环境变量的形式挂载到Pod中。

  6. 性能调优： 从YARN迁移到K8s后，Spark的性能调优方法可能会有所不同。需要结合K8s的资源限制（requests/limits）、调度策略以及Spark自身的参数进行精细调优。

  7. 成熟度： 相较于YARN，Spark on K8s的成熟度在不断提升，但某些特定功能或企业级需求可能还在完善中。选择稳定版本的Spark和Kubernetes，并关注社区的最新进展。

未来展望

Spark on Kubernetes代表了大数据处理平台与云原生基础设施融合的必然趋势。随着技术的不断发展和完善，我们可以预见：

  • 更高的普及度： Spark on K8s将成为企业部署Spark的标准方式，尤其是在使用Kubernetes作为统一计算平台的场景下。
  • 更紧密的集成： 与其他云原生数据服务（如对象存储、流处理平台、数据仓库）的集成将更加无缝。
  • 增强的自动化能力： 结合机器学习和AI技术，实现更智能的资源调度、自动调优和故障预测。
  • Serverless化： 基于Kubernetes和Operators，Spark作业的提交和运行将越来越趋向于Serverless模式，用户只需关注业务逻辑，底层资源管理由平台自动完成。

结论

Spark on Kubernetes不仅仅是Spark部署方式的一种更新，它是大数据处理基础设施现代化、迈向云原生的重要里程碑。通过充分利用Kubernetes强大的资源管理、调度、自动化运维能力，Spark on K8s解决了传统部署模式下的资源隔离、运维复杂、基础设施割裂等痛点。它提供了一个统一、高效、弹性且更具成本效益的大数据处理平台，能够更好地适应快速变化和日益复杂的数据处理需求。

尽管在存储、网络等方面仍需细致考量，但Spark on K8s的优势显而易见，并且其生态系统正在迅速成熟。对于正在构建或优化其大数据平台的企业而言，拥抱Spark on Kubernetes，无疑是开启大数据处理新篇章、迈向未来数据基础设施的关键一步。它标志着大数据计算正式进入了一个由容器和编排系统主导的云原生时代。

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