k8s 部署spark hadoop

K8s部署Spark Hadoop教程

1. 整体流程

在开始之前，我们先来了解一下整个部署Spark Hadoop的流程。下表展示了每个步骤的概述：

接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。

2. 步骤1: 安装Kubernetes集群

在部署Spark Hadoop之前，我们需要先安装一个Kubernetes集群。Kubernetes是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的平台。

首先，我们需要安装Kubernetes的控制节点和工作节点。以下是一些常见的命令和代码示例：

# 安装Kubernetes控制节点
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

# 初始化Kubernetes控制节点
sudo kubeadm init

# 安装Kubernetes工作节点
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

# 加入Kubernetes集群
sudo kubeadm join <控制节点IP>:<控制节点端口> --token <令牌> --discovery-token-ca-cert-hash <CA证书哈希值>

3. 步骤2: 部署Hadoop

在部署Spark之前，我们需要先部署一个Hadoop集群。Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的框架。

以下是一些常见的命令和代码示例：

# 创建Hadoop部署文件
vim hadoop-deployment.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: hadoop-master
spec:
  containers:
  - name: hadoop
    image: hadoop:latest
    ports:
    - containerPort: 50070
    - containerPort: 8088

# 部署Hadoop
kubectl apply -f hadoop-deployment.yaml

4. 步骤3: 部署Spark

一旦Hadoop部署完成，我们可以开始部署Spark。Spark是一个用于大数据处理和分析的快速通用的计算引擎。

以下是一些常见的命令和代码示例：

# 创建Spark部署文件
vim spark-deployment.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: spark-master
spec:
  containers:
  - name: spark
    image: spark:latest
    ports:
    - containerPort: 8080

# 部署Spark
kubectl apply -f spark-deployment.yaml

5. 步骤4: 启动Hadoop和Spark集群

在Hadoop和Spark部署完成后，我们需要启动它们的集群。这样，它们才能正常工作并处理我们的应用程序。

以下是一些常见的命令和代码示例：

# 启动Hadoop集群
kubectl exec -it hadoop-master -- bash
start-all.sh
exit

# 启动Spark集群
kubectl exec -it spark-master -- bash
start-all.sh
exit

6. 步骤5: 运行Spark应用程序

一旦Hadoop和Spark集群启动完成，我们可以开始运行我们的Spark应用程序了。

以下是一些常见的命令和代码示例：

# 提交Spark应用程序
kubectl exec -it spark-master -- bash
spark-submit <应用程序文件>
exit

甘特图

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title K8s部署Spark Hadoop甘特图

    section 安装Kubernetes集群
    安装Kubernetes控制节点    :done, a1, 2022-01-01, 1d