Uso do Volcano como um programador personalizado para Apache Spark no Amazon EMR no EKS - Amazon EMR
Visão geralInstalaçãoEnvio: operador do SparkEnvio: spark-submit

Uso do Volcano como um programador personalizado para Apache Spark no Amazon EMR no EKS

Com o Amazon EMR no EKS, você pode usar o operador do Spark ou o spark-submit para executar trabalhos do Spark com programadores personalizados do Kubernetes. Este tutorial aborda como executar trabalhos do Spark com um programador do Volcano em uma fila personalizada.

Visão geral

O Volcano pode ajudar a gerenciar a programação do Spark com funções avançadas, como a programação de filas, a programação de compartilhamento equitativo e a reserva de recursos. Para obter mais informações sobre os benefícios do Volcano, consulte Why Spark chooses Volcano as built-in batch scheduler on Kubernetes? no blog CNCF da Linux Foundation.

Instalação e configuração do Volcano

  1. Escolha um dos seguintes comandos kubectl para instalar o Volcano, com base em suas necessidades arquitetônicas:

    # x86_64
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/v1.5.1/installer/volcano-development.yaml
# arm64:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/volcano-sh/volcano/v1.5.1/installer/volcano-development-arm64.yaml

  2. Prepare uma fila de exemplo do Volcano. Uma fila corresponde a uma coleção de PodGroups. A fila adota o FIFO e é a base para a divisão de recursos.

    cat << EOF > volcanoQ.yaml
apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1
kind: Queue
metadata:
  name: sparkqueue
spec:
  weight: 4
  reclaimable: false
  capability:
    cpu: 10
    memory: 20Gi
EOF

kubectl apply -f volcanoQ.yaml

  3. Faça upload de um exemplo de manifesto do PodGroup para o Amazon S3. O PodGroup corresponde a um grupo de pods com uma forte associação. Normalmente, você usa um PodGroup para a programação em lote. Envie o PodGroup de exemplo, apresentado a seguir, para a fila definida na etapa anterior.

    cat << EOF > podGroup.yaml
apiVersion: scheduling.volcano.sh/v1beta1
kind: PodGroup
spec:
  # Set minMember to 1 to make a driver pod
  minMember: 1
  # Specify minResources to support resource reservation. 
  # Consider the driver pod resource and executors pod resource.
  # The available resources should meet the minimum requirements of the Spark job 
  # to avoid a situation where drivers are scheduled, but they can't schedule 
  # sufficient executors to progress.
  minResources:
    cpu: "1"
    memory: "1Gi"
  # Specify the queue. This defines the resource queue that the job should be submitted to.
  queue: sparkqueue
EOF

aws s3 mv podGroup.yaml s3://bucket-name

Execução de uma aplicação do Spark usando o programador do Volcano com o operador do Spark

  1. Se ainda não o fez, conclua as etapas apresentadas nas seguintes seções para se preparar para usar:

    1. Instalação e configuração do Volcano

    2. Configuração do operador do Spark para o Amazon EMR no EKS

    3. Instalação do operador do Spark

      Inclua os seguintes argumentos ao executar o comando helm install spark-operator-demo:

      --set batchScheduler.enable=true 
--set webhook.enable=true

  2. Crie um arquivo SparkApplication de definição spark-pi.yaml com batchScheduler configurado. 

    apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"
kind: SparkApplication
metadata:
  name: spark-pi
  namespace: spark-operator
spec:
  type: Scala
  mode: cluster
  image: "895885662937.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/spark/emr-6.10.0:latest"
  imagePullPolicy: Always
  mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
  mainApplicationFile: "local:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar"
  sparkVersion: "3.3.1"
  batchScheduler: "volcano"   #Note: You must specify the batch scheduler name as 'volcano'
  restartPolicy:
    type: Never
  volumes:
    - name: "test-volume"
      hostPath:
        path: "/tmp"
        type: Directory
  driver:
    cores: 1
    coreLimit: "1200m"
    memory: "512m"
    labels:
      version: 3.3.1
    serviceAccount: emr-containers-sa-spark
    volumeMounts:
      - name: "test-volume"
        mountPath: "/tmp"
  executor:
    cores: 1
    instances: 1
    memory: "512m"
    labels:
      version: 3.3.1
    volumeMounts:
      - name: "test-volume"
        mountPath: "/tmp"

  3. Envie a aplicação do Spark com o comando apresentado a seguir. Isso também cria um objeto SparkApplication chamado spark-pi:

    kubectl apply -f spark-pi.yaml

  4. Verifique os eventos do objeto SparkApplication com o seguinte comando: 

    kubectl describe pods spark-pi-driver --namespace spark-operator

    O primeiro evento do pod mostrará que o Volcano programou os pods:

    Type    Reason     Age   From                Message
----    ------     ----  ----                -------
Normal  Scheduled  23s   volcano             Successfully assigned default/spark-pi-driver to integration-worker2

Execução de uma aplicação do Spark usando o programador do Volcano com o spark-submit

  1. Primeiro, conclua as etapas na seção Configuração do spark-submit para o Amazon EMR no EKS. Você deve desenvolver a distribuição do spark-submit com suporte do Volcano. Para obter mais informações, consulte a seção Build de Using Volcano as Customized Scheduler for Spark on Kubernetes na documentação do Apache Spark.

  2. Defina os valores para as seguintes variáveis ​​de ambiente:

    export SPARK_HOME=spark-home
export MASTER_URL=k8s://Amazon-EKS-cluster-endpoint

  3. Envie a aplicação do Spark com o seguinte comando:

    $SPARK_HOME/bin/spark-submit \
 --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
 --master $MASTER_URL \
 --conf spark.kubernetes.container.image=895885662937.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/spark/emr-6.10.0:latest \
 --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
 --deploy-mode cluster \
 --conf spark.kubernetes.namespace=spark-operator \
 --conf spark.kubernetes.scheduler.name=volcano \
 --conf spark.kubernetes.scheduler.volcano.podGroupTemplateFile=/path/to/podgroup-template.yaml \
 --conf spark.kubernetes.driver.pod.featureSteps=org.apache.spark.deploy.k8s.features.VolcanoFeatureStep \
 --conf spark.kubernetes.executor.pod.featureSteps=org.apache.spark.deploy.k8s.features.VolcanoFeatureStep \
 local:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar 20

  4. Verifique os eventos do objeto SparkApplication com o seguinte comando: 

    kubectl describe pod spark-pi --namespace spark-operator

    O primeiro evento do pod mostrará que o Volcano programou os pods:

    Type    Reason     Age   From                Message
----    ------     ----  ----                -------
Normal  Scheduled  23s   volcano             Successfully assigned default/spark-pi-driver to integration-worker2