Spark on Kubernetes vs Spark on YARN 对比

流程概述

下面是Spark on Kubernetes和Spark on YARN的对比流程图：

步骤 Spark on Kubernetes Spark on YARN
1 配置Kubernetes集群 配置YARN集群
2 安装Spark 安装Spark
3 配置Spark on Kubernetes 配置Spark on YARN
4 提交Spark应用 提交Spark应用
5 监控和管理应用 监控和管理应用

具体步骤

步骤1：配置集群

首先，我们需要配置Kubernetes集群或YARN集群，具体步骤如下：

Spark on Kubernetes
  1. 配置Kubernetes集群：确保你有一个可用的Kubernetes集群，并设置正确的环境变量，如KUBECONFIG。
Spark on YARN
  1. 配置YARN集群：确保你有一个运行良好的YARN集群，并配置好YARN的相关参数，如yarn-site.xml。

步骤2：安装Spark

接下来，我们需要安装Spark，确保你已经正确安装了Spark，并设置了正确的环境变量。

步骤3：配置Spark on Kubernetes 或 Spark on YARN

在这一步，我们需要根据使用的运行模式配置Spark。

Spark on Kubernetes
1. 配置Spark on Kubernetes：修改`spark-submit`脚本中的`--master`参数为`k8s://<kubernetes-master>`。
2. 配置容器镜像：使用Kubernetes支持的容器镜像，并将其设置为`spark:latest`。
Spark on YARN
1. 配置Spark on YARN：修改`spark-submit`脚本中的`--master`参数为`yarn`。
2. 配置YARN队列：根据需要，可以通过设置`spark.yarn.queue`参数来选择使用的YARN队列。

步骤4：提交Spark应用

现在，我们可以提交Spark应用程序来运行了。

Spark on Kubernetes
1. 使用`spark-submit`命令提交应用程序：`spark-submit --master k8s://<kubernetes-master> <application.py>`
Spark on YARN
1. 使用`spark-submit`命令提交应用程序：`spark-submit --master yarn <application.py>`

步骤5：监控和管理应用

最后，我们需要监控和管理我们的Spark应用。

Spark on Kubernetes
1. 使用`kubectl`命令来监控和管理应用程序。
2. 例如，使用`kubectl get pods`命令来获取运行中的Spark应用程序的Pod列表。
Spark on YARN
1. 使用YARN的Web界面或命令行工具来监控和管理应用程序。
2. 例如，使用`yarn application -list`命令来列出正在运行的Spark应用程序。

以上就是Spark on Kubernetes和Spark on YARN的对比流程和具体步骤。

提示： 在实际使用中，还可以根据需要进行更详细的配置和调优，例如资源分配、日志管理等。

希望这篇文章对你有所帮助！请随时提问，如果有任何进一步的问题。