利用docker快速搭建Spark集群

适用人群

• 正在使用spark的开发者
• 正在学习docker或者spark的开发者

准备工作

1. 安装docker
2. (可选)下载java和spark with hadoop

Spark集群

Spark运行时架构图

Spark Cluster(Spark集群).png

如上图: Spark集群由以下两个部分组成

1. 集群管理器(Mesos, Yarn或者standalone Mode)
2. 工作节点(worker)

如何docker化(本例使用Standalone模式)

1. 将spark集群拆分

• base(基础镜像)
• master(主节点镜像)
• worker(工作镜像)

1. 编写base Dockerfile

注: 为方便切换版本基础镜像选择的是centos, 所以要下载java和spark, 方便调试, 可以下载好安装文件后本地搭建一个静态文件服务器, 使用Node.js 的http-server可以快速搞定,命令如下

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

正式开始写Dockerfile

FROM centos:7
MAINTAINER RavenZZ 

# 安装系统工具
RUN yum update -y
RUN yum upgrade -y
RUN yum install -y byobu curl htop man unzip nano wget
RUN yum clean all

# 安装 Java
ENV JDK_VERSION 8u11
ENV JDK_BUILD_VERSION b12
# 如果网速快,可以直接从源站下载
#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

1. 编写master Dockerfile

FROM ravenzz/spark-hadoop

MAINTAINER RavenZZ 

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"]

1. 编写worker Dockerfile

  FROM ravenzz/spark-hadoop

  MAINTAINER RavenZZ  
  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"]

1. 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

1. 测试集群

  docker-compose up

访问http://localhost:50003/ 结果如图

Paste_Image.png

参考链接

本例源代码
参考源代码

本文仅供参考, 希望读者能够按照思路自己编译需要的Spark版本和各种依赖