### Spark使用K8S自定义资源

#### 整体流程

下面是使用Spark在Kubernetes上使用自定义资源的整体流程：

| 步骤 | 描述 |
|-----------|-------------------------|
| 1 | 准备Kubernetes环境和Spark集群 |
| 2 | 创建Spark Application的自定义资源定义（CRD）|
| 3 | 创建自定义资源实例|
| 4 | 部署Spark Application|

#### 每步操作及代码示例

##### 步骤 1: 准备Kubernetes环境和Spark集群

首先确保你已经安装并配置好Kubernetes集群和一个运行的Spark集群。

##### 步骤 2: 创建Spark Application的自定义资源定义

在Kubernetes中，我们需要创建自定义资源定义（CRD）来定义Spark Application。以下是一个示例的CRD：

```yaml
apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1beta1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
name: sparkapplications.sparkoperator.k8s.io
spec:
group: sparkoperator.k8s.io
version: v1beta1
scope: Namespaced
names:
kind: SparkApplication
plural: sparkapplications
singular: sparkapplication
```

##### 步骤 3: 创建自定义资源实例

接下来我们创建一个实际的Spark Application的实例。以下是一个示例的SparkApplication资源：

```yaml
apiVersion: sparkoperator.k8s.io/v1beta1
kind: SparkApplication
metadata:
name: spark-pi
spec:
type: Scala
mode: cluster
image: gcr.io/spark-operator/spark:v3.1.1
imagePullPolicy: Always
mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
mainApplicationFile: local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.2.jar
sparkVersion: 3.1.2
restartPolicy:
type: Never
volumes:
- name: "test-volume"
hostPath:
path: /tmp
type: Directory
driver:
cores: 1
coreLimit: "200m"
memory: "512m"
labels:
version: 3.1.2
executor:
cores: 1
instances: 2
memory: "512m"
labels:
version: 3.1.2
```

##### 步骤 4: 部署Spark Application

最后，我们可以使用 kubectl apply 命令来部署Spark Application：

```bash
kubectl apply -f spark-pi.yaml
```

这样就完成了在Kubernetes上使用自定义资源部署Spark Application的整个过程。

总结一下，Spark用户可以通过创建自定义资源定义来定义Spark Application，并通过创建自定义资源实例来部署Spark Application。这种方式可以更加灵活地管理Spark应用程序，并能充分利用Kubernetes的自动化和资源管理功能。希望这篇文章对你理解如何使用Spark在Kubernetes上使用自定义资源有所帮助！