<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
在前文中,我們使用Docker-Compose完成了hdfs叢集的構建。本文將繼續使用Docker-Compose,實現Spark叢集的搭建。
對於Spark叢集,我們採用一個mater節點和兩個worker節點進行構建。其中,所有的work節點均分配1一個core和 1GB的記憶體。
Docker映象選擇了bitnami/spark的開源映象,選擇的spark版本為2.4.3,docker-compose設定如下:
master: image: bitnami/spark:2.4.3 container_name: master user: root environment: - SPARK_MODE=master - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_SSL_ENABLED=no ports: - '8080:8080' - '7077:7077' volumes: - ./python:/python worker1: image: bitnami/spark:2.4.3 container_name: worker1 user: root environment: - SPARK_MODE=worker - SPARK_MASTER_URL=spark://master:7077 - SPARK_WORKER_MEMORY=1G - SPARK_WORKER_CORES=1 - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_SSL_ENABLED=no worker2: image: bitnami/spark:2.4.3 container_name: worker2 user: root environment: - SPARK_MODE=worker - SPARK_MASTER_URL=spark://master:7077 - SPARK_WORKER_MEMORY=1G - SPARK_WORKER_CORES=1 - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_SSL_ENABLED=no
在master節點中,也對映了一個/python目錄,用於存放pyspark程式碼,方便執行。
對於master節點,暴露出7077埠和8080埠分別用於連線spark以及瀏覽器檢視spark UI,在spark UI中,叢集狀態如下圖(啟動後):
如果有需要,可以自行新增worker節點,其中可以修改SPARK_WORKER_MEMORY
與SPARK_WORKER_CORES
對節點分配的資源進行修改。
對於該映象而言,預設exec進去是無使用者的,會導致一些安裝命令許可權的不足,無法安裝。例如需要執行pyspark,可能需要安裝numpy、pandas等庫,就無法使用pip完成安裝。而通過user: root
就能設定預設使用者為root使用者,避免上述問題。
同上文一樣,在docker-compose.yml的目錄下執行docker-compose up -d
命令,就能一鍵構建叢集(但是如果需要用到numpy等庫,還是需要自己到各節點內進行安裝)。
進入master節點執行spark-shell
,成功進入:
將上文的Hadoop的docker-compose.yml與本次的結合,得到新的docker-compose.yml:
version: "1.0" services: namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: namenode ports: - 9870:9870 - 9000:9000 volumes: - ./hadoop/dfs/name:/hadoop/dfs/name - ./input:/input environment: - CLUSTER_NAME=test env_file: - ./hadoop.env datanode: image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: datanode depends_on: - namenode volumes: - ./hadoop/dfs/data:/hadoop/dfs/data environment: SERVICE_PRECONDITION: "namenode:9870" env_file: - ./hadoop.env resourcemanager: image: bde2020/hadoop-resourcemanager:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: resourcemanager environment: SERVICE_PRECONDITION: "namenode:9000 namenode:9870 datanode:9864" env_file: - ./hadoop.env nodemanager1: image: bde2020/hadoop-nodemanager:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: nodemanager environment: SERVICE_PRECONDITION: "namenode:9000 namenode:9870 datanode:9864 resourcemanager:8088" env_file: - ./hadoop.env historyserver: image: bde2020/hadoop-historyserver:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: historyserver environment: SERVICE_PRECONDITION: "namenode:9000 namenode:9870 datanode:9864 resourcemanager:8088" volumes: - ./hadoop/yarn/timeline:/hadoop/yarn/timeline env_file: - ./hadoop.env master: image: bitnami/spark:2.4.3-debian-9-r81 container_name: master user: root environment: - SPARK_MODE=master - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_SSL_ENABLED=no ports: - '8080:8080' - '7077:7077' volumes: - ./python:/python worker1: image: bitnami/spark:2.4.3-debian-9-r81 container_name: worker1 user: root environment: - SPARK_MODE=worker - SPARK_MASTER_URL=spark://master:7077 - SPARK_WORKER_MEMORY=1G - SPARK_WORKER_CORES=1 - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_SSL_ENABLED=no worker2: image: bitnami/spark:2.4.3-debian-9-r81 container_name: worker2 user: root environment: - SPARK_MODE=worker - SPARK_MASTER_URL=spark://master:7077 - SPARK_WORKER_MEMORY=1G - SPARK_WORKER_CORES=1 - SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLED=no - SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLED=no - SPARK_SSL_ENABLED=no
執行叢集(還需要一個hadoop.env檔案見上文)長這樣:
通過Docker容器的對映功能,將本地檔案與spark叢集的master節點的/python進行了檔案對映,編寫的pyspark通過對映可與容器中進行同步,並通過docker exec指令,完成程式碼執行:
執行了一個迴歸程式,叢集功能正常:
到此這篇關於Docker-Compose搭建Spark叢集的實現方法的文章就介紹到這了,更多相關Docker-Compose搭建Spark叢集內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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