在kubernetes上运行apache spark：最佳实践和陷阱

阿里云高级技术专家范振为大家带来在kubernetes上运行apache spark的介绍。内容包括Data mechanics平台介绍，Spark on k8s，以及EMR团队云原生的思考和实践。以下由Spark+AI Summit中文精华版峰会的精彩内容整理。

活动链接：Spark中文峰会7月4日（一）｜Apache Spark 3.0简介：回顾过去的十年，并展望未来

一、Data Mechanic平台介绍

这块是data mechanics平台的一个介绍。首先，它是一个serverless的平台，即一个全托管的平台，用户不用去关心自己的机器。所有的应用的启动和扩容都是在这种秒级的。然后，对于这种本地的开发转到这种线上的部署，它是一种无缝的转换。然后，它还能提供这种配置自动的spark的一些参数调优，整个这条pipeline都会做得非常的快，已经非常地稳定。

然后他们相当于是把整个的平台部署在用户的账号里边的K8S集群。这样的话，对整个的安全是一个非常大的保证。然后数据权限，包括运行权限，都在统一的账号里面。

二、Spark on k8s

（一）核心概念

首先，k8s和spark的结合是出现在spark 2.3版本以后的事情，在此之前有几种方式。第一种就是Standalone，大家使用的并不是非常的多。第二种是Apache mesos，在国外用的比较多，但是市场规模也在逐渐缩小。第三种是Yarn，我们现在绝大多数的企业都是跑在Yarn的集群里面了。第四种是Kubernetes，现在大家也逐渐的把spark跑在k8s上面。

Spark on k8s的架构如下图所示：

提交应用的方式有两种。一种是Spark submit，另一种是Spark-on-k8s operator。它们各自的特点如下图所示：

然后我们再对比一下Yarn和k8s的依赖的管理。这块是区分点比较大的一个地方。Yarn提供一个全局的spark版本，包括python的版本，全局的包的依赖，缺少环境隔离。而k8s是完全的环境隔离，每一个应用可以跑在完全不同的环境、版本等。Yarn的包管理方案是上传依赖包到HDFS。K8s的包管理方案是自己管理镜像仓库，将依赖包打入image中，支持包依赖管理，将包上传到 OSS/HDFS，区分不同级别任务，混合使用以上两种模式。

（二）配置和性能

然后我们说一下配置spark executors的小坑。举个例子，假设k8s node为16G-RAM，4-core的ECS，下面的配置会一个executor都申请不到！如下图所示。

原因是什么，就是说Spark pod只能按照node资源的一定比例来申请资源，而spark.executor.cores=4占用了node cores全部资源。如下图所示，假设我们计算得到的可用资源是85%，那么我们应该这样配置资源，spark.kubernetes.executor.request.cores=3400m。

然后这块是一个比较重要的特点，就是动态资源。动态资源的完整支持目前做不到。比如说，Kill一个pod，shuffle file会丢失， 会带来重算。

这一块是Cluster autoscaling和dynamic allocation。上文中，我们看到PPT的某一页，它有一个实线框，还有一个虚线框。实际上说的是，k8s cluster autoscaler：当pod处于pending状态不能被分配资源时，扩展node节点。然后， Autoscaling和动态资源配合起来工作，就是说，当有资源时，executor会在10s内注册到driver。而当没有资源时，先通过autoscaling添加ECS资源，再申请executors。大约在1min~2min内完成executor申请过程。

这个实际上也是更好的保证了我们运行时的弹性，还有一个我自己的理解，比较有意思的一个玩法，就是说更加省成本。Spot instance会使得成本降低75%，它是可以被抢占的一种资源方式，跑一些SLA不高、价格敏感的应用。它在架构上整体设计，使得成本最低。如果executor被kill，会recover。如果driver被kill，就会很危险。配置node selector和affinities来控制Driver调度在非抢占的node，executor调度在spot instance。

然后，下一个就是对象存储的IO问题。Sparkonk8s通常都是针对对象存储，rename，list，commit task/job会非常费时。如果没有S3A committers，Jindofs JobCommitter，应该设置 spark.hadoop.mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version=2。

还有Shuffle性能。I/O性能是shuffle bound workload的关键点，spark2.x版本用docker file system。而Docker file system是非常慢的，需要用volume来代替。

（三）未来工作

未来的工作，我认为比较重要的就是shuffle的提升，中间数据的存储与计算分离。这块是一个比较大的工作。另外，还有Node decommission，支持上传python依赖文件等等。

我们选择k8s的优缺点，如下图所示：

部署spark on k8s的具体步骤，如下图所示：

三、EMR团队云原生的思考和实践

（一）整体架构

这块是我们的一个整体架构，如下图所示：

（二）动态资源&shuffle提升

Shuffle service解决核心问题：
▪ 解决动态资源问题
▪ 解决挂载云盘贵，事前不确定大小的痛点
▪ 解决NAS作为中心存储的扩展性以及性能问题
▪ 避免task由于fetch失败重新计算的问题，提升中大作业的稳定性
▪ 通过Tiered存储提升作业性能

（三）EMR Spark云原生规划

EMR产品体系，创建EMR集群类型为ON ACK：
▪ JindoSpark镜像
▪ JindoFSService/JindoFSSDK提升访问OSS数据湖能力
▪ JindoJobCommitter增强提交OSS作业能力
▪ JindoShuffleService&动态资源能力增强
▪ ACK集群打通EMR原有集群，可以互访老集群表和HDFS数据
▪ Operator增强，Dependency管理，提供一站式管控命令
▪ 云原生日志、监控一站式平台

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关键词：kubernetes，apache spark，云原生，data mechanics，spark on k8s

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