运行支持Kubernetes原生调度的Spark程序

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运行支持Kubernetes原生调度的Spark程序

TL;DR 这个主题比较大，该开源项目也还在不断进行中，我单独做了一个 web 用来记录 spark on kubernetes 的研究和最新进展见:

注意：本文中的镜像仓库地址 harbor-001.jimmysong.io 为的镜像仓库地址为伪装地址，非本文中真正使用的镜像仓库，且该地址也不存在，请替换为您自己的镜像仓库。

我们之前就在 kubernetes 中运行过 standalone 方式的 spark 集群，见。

目前运行支持 kubernetes 原生调度的 spark 程序由 Google 主导，fork 自 spark 的官方代码库，见，属于Big Data SIG。

参与到该项目的公司有：

Bloomberg
Google
Haiwen
Hyperpilot
Intel
Palantir
Pepperdata
Red Hat

为何使用 spark on kubernetes

使用kubernetes原生调度的spark on kubernetes是对现有的spark on yarn/mesos的资源使用方式的革命性的改进，主要表现在以下几点：

Kubernetes原生调度：不再需要二层调度，直接使用kubernetes的资源调度功能，跟其他应用共用整个kubernetes管理的资源池；
资源隔离，粒度更细：原先yarn中的queue在spark on kubernetes中已不存在，取而代之的是kubernetes中原生的namespace，可以为每个用户分别指定一个namespace，限制用户的资源quota；
细粒度的资源分配：可以给每个spark任务指定资源限制，实际指定多少资源就使用多少资源，因为没有了像yarn那样的二层调度（圈地式的），所以可以更高效和细粒度的使用资源；
监控的变革：因为做到了细粒度的资源分配，所以可以对用户提交的每一个任务做到资源使用的监控，从而判断用户的资源使用情况，所有的metric都记录在数据库中，甚至可以为每个用户的每次任务提交计量；
日志的变革：用户不再通过yarn的web页面来查看任务状态，而是通过pod的log来查看，可将所有的kuberentes中的应用的日志等同看待收集起来，然后可以根据标签查看对应应用的日志；

所有这些变革都可以让我们更高效的获取资源、更有效率的获取资源！

Spark 概念说明

在 Spark 中包括如下组件或概念：

Application：Spark Application 的概念和 Hadoop 中的 MapReduce 类似，指的是用户编写的 Spark 应用程序，包含了一个 Driver 功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的 Executor 代码；
Driver：Spark 中的 Driver 即运行上述 Application 的 main() 函数并且创建 SparkContext，其中创建 SparkContext 的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。在 Spark 中由 SparkContext 负责和 ClusterManager 通信，进行资源的申请、任务的分配和监控等；当 Executor 部分运行完毕后，Driver负责将SparkContext 关闭。通常用 SparkContext 代表 Driver；
Executor：Application运行在Worker 节点上的一个进程，该进程负责运行Task，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor。在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutorBackend，类似于 Hadoop MapReduce 中的 YarnChild。一个 CoarseGrainedExecutorBackend 进程有且仅有一个 executor 对象，它负责将 Task 包装成 taskRunner，并从线程池中抽取出一个空闲线程运行 Task。每个 CoarseGrainedExecutorBackend 能并行运行 Task 的数量就取决于分配给它的 CPU 的个数了；
Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务，目前有：
- Standalone：Spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配；
- Hadoop Yarn：由YARN中的ResourceManager负责资源的分配；
Worker：集群中任何可以运行Application代码的节点，类似于YARN中的NodeManager节点。在Standalone模式中指的就是通过Slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点；
作业（Job）：包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action催生，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种Operation；
阶段（Stage）：每个Job会被拆分很多组 Task，每组任务被称为Stage，也可称TaskSet，一个作业分为多个阶段，每一个stage的分割点是action。比如一个job是：（transformation1 -> transformation1 -> action1 -> transformation3 -> action2），这个job就会被分为两个stage，分割点是action1和action2。
任务（Task）：被送到某个Executor上的工作任务；
Context：启动spark application的时候创建，作为Spark 运行时环境。
Dynamic Allocation（动态资源分配）：一个配置选项，可以将其打开。从Spark1.2之后，对于On Yarn模式，已经支持动态资源分配（Dynamic Resource Allocation），这样，就可以根据Application的负载（Task情况），动态的增加和减少executors，这种策略非常适合在YARN上使用spark-sql做数据开发和分析，以及将spark-sql作为长服务来使用的场景。Executor 的动态分配需要在 cluster mode 下启用 "external shuffle service"。
动态资源分配策略：开启动态分配策略后，application会在task因没有足够资源被挂起的时候去动态申请资源，这意味着该application现有的executor无法满足所有task并行运行。spark一轮一轮的申请资源，当有task挂起或等待 spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout (默认1s)时间的时候，会开始动态资源分配；之后会每隔 spark.dynamicAllocation.sustainedSchedulerBacklogTimeout (默认1s)时间申请一次，直到申请到足够的资源。每次申请的资源量是指数增长的，即1,2,4,8等。之所以采用指数增长，出于两方面考虑：其一，开始申请的少是考虑到可能application会马上得到满足；其次要成倍增加，是为了防止application需要很多资源，而该方式可以在很少次数的申请之后得到满足。

架构设计

简而言之，spark standalone on kubernetes 有如下几个缺点：

无法对于多租户做隔离，每个用户都想给 pod 申请 node 节点可用的最大的资源。
Spark 的 master／worker 本来不是设计成使用 kubernetes 的资源调度，这样会存在两层的资源调度问题，不利于与 kuberentes 集成。

而 kubernetes native spark 集群中，spark 可以调用 kubernetes API 获取集群资源和调度。要实现 kubernetes native spark 需要为 spark 提供一个集群外部的 manager 可以用来跟 kubernetes API 交互。

调度器后台

使用 kubernetes 原生调度的 spark 的基本设计思路是将 spark 的 driver 和 executor 都放在 kubernetes 的 pod 中运行，另外还有两个附加的组件：ResourceStagingServer 和 KubernetesExternalShuffleService。

Spark driver 其实可以运行在 kubernetes 集群内部（cluster mode）可以运行在外部（client mode），executor 只能运行在集群内部，当有 spark 作业提交到 kubernetes 集群上时，调度器后台将会为 executor pod 设置如下属性：

使用我们预先编译好的包含 kubernetes 支持的 spark 镜像，然后调用 CoarseGrainedExecutorBackend main class 启动 JVM。
调度器后台为 executor pod 的运行时注入环境变量，例如各种 JVM 参数，包括用户在 spark-submit 时指定的那些参数。
Executor 的 CPU、内存限制根据这些注入的环境变量保存到应用程序的 SparkConf 中。
可以在配置中指定 spark 运行在指定的 namespace 中。

安装指南

我们可以直接使用官方已编译好的 docker 镜像来部署，下面是官方发布的镜像：

组件

镜像

Spark Driver Image

kubespark/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1

Spark Executor Image

kubespark/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1

Spark Initialization Image

kubespark/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1

Spark Staging Server Image

kubespark/spark-resource-staging-server:v2.1.0-kubernetes-0.3.1

PySpark Driver Image

kubespark/driver-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1

PySpark Executor Image

kubespark/executor-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1

我将这些镜像放到了我的私有镜像仓库中了。

运行 SparkPi 测试

我们将任务运行在 spark-cluster 的 namespace 中，启动 5 个 executor 实例。

./bin/spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
  --kubernetes-namespace spark-cluster \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.app.name=spark-pi \
  --conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/kubespark-spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
  --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/kubespark-spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
  --conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/kubespark-spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1 \
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0-k8s-0.3.1-SNAPSHOT.jar

注意： 该 jar 包实际上是 spark.kubernetes.executor.docker.image 镜像中的。

这时候提交任务运行还是失败，报错信息中可以看到两个问题：

Executor 无法找到 driver pod
用户 system:serviceaccount:spark-cluster:defaul 没有权限获取 spark-cluster 中的 pod 信息。

需要为 spark 集群创建一个 serviceaccount 和 clusterrolebinding：

kubectl create serviceaccount spark --namespace spark-cluster
kubectl create rolebinding spark-edit --clusterrole=edit --serviceaccount=spark-cluster:spark --namespace=spark-cluster

该 Bug 将在新版本中修复。

用户指南

编译

Fork 并克隆项目到本地：

git clone https://github.com/rootsongjc/spark.git

编译前请确保你的环境中已经安装 Java8 和 Maven3。

## 第一次编译前需要安装依赖
build/mvn install -Pkubernetes -pl resource-managers/kubernetes/core -am -DskipTests

## 编译 spark on kubernetes
build/mvn compile -Pkubernetes -pl resource-managers/kubernetes/core -am -DskipTests

## 发布
dev/make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2.7 -Pkubernetes

第一次编译和发布的过程耗时可能会比较长，请耐心等待，如果有依赖下载不下来，请自备梯子。

构建镜像

将该脚本放在 dist 目录下，执行：

./build-push-docker-images.sh -r harbor-001.jimmysong.io/library -t v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 build
./build-push-docker-images.sh -r harbor-001.jimmysong.io/library -t v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 push

注意：如果你使用的 MacOS，bash 的版本可能太低，执行改脚本将出错，请检查你的 bash 版本：

bash --version
GNU bash, version 3.2.57(1)-release (x86_64-apple-darwin16)
Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc.

上面我在升级 bash 之前获取的版本信息，使用下面的命令升级 bash：

brew install bash

升级后的 bash 版本为 4.4.12(1)-release (x86_64-apple-darwin16.3.0)。

编译并上传镜像到我的私有镜像仓库，将会构建出如下几个镜像：

harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-resource-staging-server:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-shuffle:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver-py:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1

运行测试

在 dist/bin 目录下执行 spark-pi 测试：

./spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
  --kubernetes-namespace spark-cluster \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.app.name=spark-pi \
  --conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar

注意：local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar 文件是在 spark-driver 和 spark-executor 镜像里的，在上一步构建镜像时已经构建并上传到了镜像仓库中。

执行日志显示：

2017-09-14 14:59:01 INFO  Client:54 - Waiting for application spark-pi to finish...
2017-09-14 14:59:01 INFO  LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
     pod name: spark-pi-1505372339796-driver
     namespace: spark-cluster
     labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
     pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
     creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
     service account name: spark
     volumes: spark-token-zr8wv
     node name: N/A
     start time: N/A
     container images: N/A
     phase: Pending
     status: []
2017-09-14 14:59:01 INFO  LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
     pod name: spark-pi-1505372339796-driver
     namespace: spark-cluster
     labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
     pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
     creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
     service account name: spark
     volumes: spark-token-zr8wv
     node name: 172.20.0.114
     start time: N/A
     container images: N/A
     phase: Pending
     status: []
2017-09-14 14:59:01 INFO  LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
     pod name: spark-pi-1505372339796-driver
     namespace: spark-cluster
     labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
     pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
     creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
     service account name: spark
     volumes: spark-token-zr8wv
     node name: 172.20.0.114
     start time: 2017-09-14T06:59:01Z
     container images: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
     phase: Pending
     status: [ContainerStatus(containerID=null, image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=false, restartCount=0, state=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=ContainerStateWaiting(message=null, reason=ContainerCreating, additionalProperties={}), additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-14 14:59:03 INFO  LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
     pod name: spark-pi-1505372339796-driver
     namespace: spark-cluster
     labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
     pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
     creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
     service account name: spark
     volumes: spark-token-zr8wv
     node name: 172.20.0.114
     start time: 2017-09-14T06:59:01Z
     container images: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
     phase: Running
     status: [ContainerStatus(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=docker-pullable://harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver@sha256:beb92a3e3f178e286d9e5baebdead88b5ba76d651f347ad2864bb6f8eda26f94, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=true, restartCount=0, state=ContainerState(running=ContainerStateRunning(startedAt=2017-09-14T06:59:02Z, additionalProperties={}), terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-14 14:59:12 INFO  LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - State changed, new state:
     pod name: spark-pi-1505372339796-driver
     namespace: spark-cluster
     labels: spark-app-selector -> spark-f4d3a5d3ad964a05a51feb6191d50357, spark-role -> driver
     pod uid: 304cf440-991a-11e7-970c-f4e9d49f8ed0
     creation time: 2017-09-14T06:59:01Z
     service account name: spark
     volumes: spark-token-zr8wv
     node name: 172.20.0.114
     start time: 2017-09-14T06:59:01Z
     container images: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
     phase: Succeeded
     status: [ContainerStatus(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1, imageID=docker-pullable://harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver@sha256:beb92a3e3f178e286d9e5baebdead88b5ba76d651f347ad2864bb6f8eda26f94, lastState=ContainerState(running=null, terminated=null, waiting=null, additionalProperties={}), name=spark-kubernetes-driver, ready=false, restartCount=0, state=ContainerState(running=null, terminated=ContainerStateTerminated(containerID=docker://5c5c821c482a1e35552adccb567020532b79244392374f25754f0050e6cd4c62, exitCode=0, finishedAt=2017-09-14T06:59:11Z, message=null, reason=Completed, signal=null, startedAt=null, additionalProperties={}), waiting=null, additionalProperties={}), additionalProperties={})]
2017-09-14 14:59:12 INFO  LoggingPodStatusWatcherImpl:54 - Container final statuses:


     Container name: spark-kubernetes-driver
     Container image: harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1
     Container state: Terminated
     Exit code: 0
2017-09-14 14:59:12 INFO  Client:54 - Application spark-pi finished.

从日志中可以看到任务运行的状态信息。

使用下面的命令可以看到 kubernetes 启动的 Pod 信息：

kubectl --namespace spark-cluster get pods -w

将会看到 spark-driver 和 spark-exec 的 Pod 信息。

依赖管理

上文中我们在运行测试程序时，命令行中指定的 jar 文件已包含在 docker 镜像中，是不是说我们每次提交任务都需要重新创建一个镜像呢？非也！如果真是这样也太麻烦了。

创建 resource staging server

为了方便用户提交任务，不需要每次提交任务的时候都创建一个镜像，我们使用了 resource staging server 。

kubectl create -f conf/kubernetes-resource-staging-server.yaml

优化

其中有一点需要优化，在使用下面的命令提交任务时，使用 --conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri 参数指定 resource staging server 地址，用户不应该关注 resource staging server 究竟运行在哪台宿主机上，可以使用下面两种方式实现：

使用 nodeSelector 将 resource staging server 固定调度到某一台机器上，该地址依然使用宿主机的 IP 地址
改变 spark-resource-staging-service service 的 type 为 ClusterIP，然后使用 Ingress 将其暴露到集群外部，然后加入的内网 DNS 里，用户使用 DNS 名称指定 resource staging server 的地址。

然后可以执行下面的命令来提交本地的 jar 到 kubernetes 上运行。

./spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
  --kubernetes-namespace spark-cluster \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.app.name=spark-pi \
  --conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri=http://172.20.0.114:31000 \
  ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar

该命令将提交本地的 ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar 文件到 resource staging server，executor 将从该 server 上获取 jar 包并运行，这样用户就不需要每次提交任务都编译一个镜像了。

设置 HDFS 用户

如果 Hadoop 集群没有设置 kerbros 安全认证的话，在指定 spark-submit 的时候可以通过指定如下四个环境变量，设置 Spark 与 HDFS 通信使用的用户：

  --conf spark.kubernetes.driverEnv.SPARK_USER=hadoop 
  --conf spark.kubernetes.driverEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop 
  --conf spark.executorEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop 
  --conf spark.executorEnv.SPARK_USER=hadoop

使用 hadoop 用户提交本地 jar 包的命令示例：

./spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --class com.talkingdata.alluxio.hadooptest \
  --master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
  --kubernetes-namespace spark-cluster \
  --conf spark.kubernetes.driverEnv.SPARK_USER=hadoop \
  --conf spark.kubernetes.driverEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
  --conf spark.executorEnv.HADOOP_USER_NAME=hadoop \
  --conf spark.executorEnv.SPARK_USER=hadoop \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.app.name=spark-pi \
  --conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.resourceStagingServer.uri=http://172.20.0.114:31000 \
~/Downloads/tendcloud_2.10-1.0.jar

限制 Driver 和 Executor 的资源使用

在执行 spark-submit 时使用如下参数设置内存和 CPU 资源限制：

--conf spark.driver.memory=3G
--conf spark.executor.memory=3G
--conf spark.driver.cores=2
--conf spark.executor.cores=10

这几个参数中值如何传递到 Pod 的资源设置中的呢？

比如我们设置在执行 spark-submit 的时候传递了这样的两个参数：--conf spark.driver.cores=2 和 --conf spark.driver.memory=100G 那么查看 driver pod 的 yaml 输出结果将会看到这样的资源设置：

    resources:
      limits:
        memory: 110Gi
      requests:
        cpu: "2"
        memory: 100Gi

以上参数是对 request 值的设置，那么 limit 的资源设置的值又是从何而来？

可以使用 spark.kubernetes.driver.limit.cores 和 spark.kubernetes.executor.limit.cores 来设置 CPU的 hard limit。

memory limit 的值是根据 memory request 的值加上 spark.kubernetes.executor.memoryOverhead 的值计算而来的，该配置项用于设置分配给每个 executor 的超过 heap 内存的值（可以使用k、m、g单位）。该值用于虚拟机的开销、其他本地服务开销。根据 executor 的大小设置（通常是 6%到10%）。

我们可以这样来提交一个任务，同时设置 driver 和 executor 的 CPU、内存的资源 request 和 limit 值（driver 的内存 limit 值为 request 值的 110%）。

./spark-submit \
  --deploy-mode cluster \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master k8s://https://172.20.0.113:6443 \
  --kubernetes-namespace spark-cluster \
  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
  --conf spark.driver.memory=100G \
  --conf spark.executor.memory=10G \
  --conf spark.driver.cores=30 \
  --conf spark.executor.cores=2 \
  --conf spark.driver.maxResultSize=10240m \
  --conf spark.kubernetes.driver.limit.cores=32 \
  --conf spark.kubernetes.executor.limit.cores=3 \
  --conf spark.kubernetes.executor.memoryOverhead=2g \
  --conf spark.executor.instances=5 \
  --conf spark.app.name=spark-pi \
  --conf spark.kubernetes.driver.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-driver:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-executor:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
  --conf spark.kubernetes.initcontainer.docker.image=harbor-001.jimmysong.io/library/spark-init:v2.1.0-kubernetes-0.3.1-1 \
local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s-0.4.0-SNAPSHOT.jar 10000000

这将启动一个包含一千万个 task 的计算 pi 的 spark 任务，任务运行过程中，drvier 的 CPU 实际消耗大约为 3 核，内存 40G，每个 executor 的 CPU 实际消耗大约不到 1 核，内存不到 4G，我们可以根据实际资源消耗不断优化资源的 request 值。

SPARK_DRIVER_MEMORY 和 SPARK_EXECUTOR_MEMORY 和分别作为 Driver 容器和 Executor 容器启动的环境变量，比如下面这个 Driver 启动的 CMD 中：

CMD SPARK_CLASSPATH="${SPARK_HOME}/jars/*" && \
    env | grep SPARK_JAVA_OPT_ | sed 's/[^=]*=\(.*\)/\1/g' > /tmp/java_opts.txt && \
    readarray -t SPARK_DRIVER_JAVA_OPTS < /tmp/java_opts.txt && \
    if ! [ -z ${SPARK_MOUNTED_CLASSPATH+x} ]; then SPARK_CLASSPATH="$SPARK_MOUNTED_CLASSPATH:$SPARK_CLASSPATH"; fi && \
    if ! [ -z ${SPARK_SUBMIT_EXTRA_CLASSPATH+x} ]; then SPARK_CLASSPATH="$SPARK_SUBMIT_EXTRA_CLASSPATH:$SPARK_CLASSPATH"; fi && \
    if ! [ -z ${SPARK_EXTRA_CLASSPATH+x} ]; then SPARK_CLASSPATH="$SPARK_EXTRA_CLASSPATH:$SPARK_CLASSPATH"; fi && \
    if ! [ -z ${SPARK_MOUNTED_FILES_DIR+x} ]; then cp -R "$SPARK_MOUNTED_FILES_DIR/." .; fi && \
    if ! [ -z ${SPARK_MOUNTED_FILES_FROM_SECRET_DIR} ]; then cp -R "$SPARK_MOUNTED_FILES_FROM_SECRET_DIR/." .; fi && \
    ${JAVA_HOME}/bin/java "${SPARK_DRIVER_JAVA_OPTS[@]}" -cp $SPARK_CLASSPATH -Xms$SPARK_DRIVER_MEMORY -Xmx$SPARK_DRIVER_MEMORY $SPARK_DRIVER_CLASS $SPARK_DRIVER_ARGS

我们可以看到对 SPARK_DRIVER_MEMORY 环境变量的引用。Executor 的设置与 driver 类似。

而我们可以使用这样的参数来传递环境变量的值 spark.executorEnv.[EnvironmentVariableName]，只要将 EnvironmentVariableName 替换为环境变量名称即可。

参考

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Last updated 5 years ago

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