Docker-Compose搭建Spark集群的實現方法

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一、前言

在前文中，我們使用Docker-Compose完成瞭hdfs集群的構建。本文將繼續使用Docker-Compose，實現Spark集群的搭建。

二、docker-compose.yml

對於Spark集群，我們采用一個mater節點和兩個worker節點進行構建。其中，所有的work節點均分配1一個core和 1GB的內存。

Docker鏡像選擇瞭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節點中，也映射瞭一個/python目錄，用於存放pyspark代碼，方便運行。

對於master節點，暴露出7077端口和8080端口分別用於連接spark以及瀏覽器查看spark UI，在spark UI中，集群狀態如下圖（啟動後）：

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

對於該鏡像而言，默認exec進去是無用戶的，會導致一些安裝命令權限的不足，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的目錄下執行docker-compose up -d命令，就能一鍵構建集群（但是如果需要用到numpy等庫，還是需要自己到各節點內進行安裝）。

進入master節點執行spark-shell，成功進入：

四、結合hdfs使用

將上文的Hadoop的docker-compose.yml與本次的結合，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：

通過Docker容器的映射功能，將本地文件與spark集群的master節點的/python進行瞭文件映射，編寫的pyspark通過映射可與容器中進行同步，並通過docker exec指令，完成代碼執行：

運行瞭一個回歸程序，集群功能正常：

到此這篇關於Docker-Compose搭建Spark集群的實現方法的文章就介紹到這瞭,更多相關Docker-Compose搭建Spark集群內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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