Docker-Compose搭建Spark集群的實現(xiàn)方法

更新時間：2022年05月29日 15:52:03 作者：liedmirror

本文主要介紹了Docker-Compose搭建Spark集群的實現(xiàn)方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧

一、前言

在前文中，我們使用Docker-Compose完成了hdfs集群的構(gòu)建。本文將繼續(xù)使用Docker-Compose，實現(xiàn)Spark集群的搭建。

二、docker-compose.yml

對于Spark集群，我們采用一個mater節(jié)點和兩個worker節(jié)點進行構(gòu)建。其中，所有的work節(jié)點均分配1一個core和 1GB的內(nèi)存。

Docker鏡像選擇了bitnami/spark的開源鏡像，選擇的spark版本為2.4.3，docker-compose配置如下：

  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(jié)點中，也映射了一個/python目錄，用于存放pyspark代碼，方便運行。

對于master節(jié)點，暴露出7077端口和8080端口分別用于連接spark以及瀏覽器查看spark UI，在spark UI中，集群狀態(tài)如下圖（啟動后）：

如果有需要，可以自行添加worker節(jié)點，其中可以修改SPARK_WORKER_MEMORY與SPARK_WORKER_CORES對節(jié)點分配的資源進行修改。

對于該鏡像而言，默認exec進去是無用戶的，會導(dǎo)致一些安裝命令權(quán)限的不足，無法安裝。例如需要運行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(shè)置默認用戶為root用戶，避免上述問題。

三、啟動集群

同上文一樣，在docker-compose.yml的目錄下執(zhí)行docker-compose up -d命令，就能一鍵構(gòu)建集群（但是如果需要用到numpy等庫，還是需要自己到各節(jié)點內(nèi)進行安裝）。

進入master節(jié)點執(zhí)行spark-shell，成功進入：

四、結(jié)合hdfs使用

將上文的Hadoop的docker-compose.yml與本次的結(jié)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

運行集群(還需要一個hadoop.env文件見上文)長這樣：