如何使用docker快速搭建Spark集群

這篇文章主要介紹了如何使用docker快速搭建Spark集群的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇如何使用docker快速搭建Spark集群文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

準備工作

• 安裝docker

• (可選)下載java和spark with hadoop
  

spark集群

spark運行時架構圖

如上圖: spark集群由以下兩個部分組成

• 集群管理器(mesos, yarn或者standalone mode)

• 工作節點(worker)
  

如何docker化(本例使用standalone模式)

1、將spark集群拆分

      base(基礎鏡像)

      master(主節點鏡像)

      worker(工作鏡像)

2、編寫base dockerfile

注: 為方便切換版本基礎鏡像選擇的是centos, 所以要下載java和spark, 方便調試, 可以下載好安裝文件后本地搭建一個靜態文件服務器, 使用node.js 的可以快速搞定

命令如下

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

正式開始寫dockerfile

from centos:7
maintainer ravenzz <raven.zhu@outlook.com>

# 安裝系統工具
run yum update -y
run yum upgrade -y
run yum install -y byobu curl htop man unzip nano wget
run yum clean all

# 安裝 java
env jdk_version 8u11
env jdk_build_version b12
# 如果網速快,可以直接從源站下載
#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、編寫master dockerfile

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、編寫worker dockerfile

 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

 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、測試集群

docker-compose up

訪問http://localhost:50003/ 結果如圖

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