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
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
npm install http-server -g
http-server -p 54321 ~/Downloads
正式开始写Dockerfile
FROM centos:7
MAINTAINER RavenZZ
# 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 "$JDK_VERSION-$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-$JDK_VERSION-linux-x64.rpm;
RUN curl -LO ":54321/jdk-8u11-linux-x64.rpm" && rpm -i jdk-$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
FROM ravenzz/spark-hadoop
MAINTAINER RavenZZ
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
FROM ravenzz/spark-hadoop
MAINTAINER RavenZZ
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
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
docker-compose up
访问:50003/ 结果如图
参考链接
本例源代码https://github.com/RavenZZ/docker-spark-cluster