Verwendung von Volcano als benutzerdefiniertem Scheduler für Apache Spark auf Amazon EMR in EKS

Wählen Sie einen der folgenden kubectl-Befehle, um Volcano je nach Ihrem architektonischen Bedarf zu installieren:

# 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

Bereiten Sie eine Volcano-Beispielwarteschlange vor. Eine Warteschlange ist eine Sammlung von PodGroups. Die Warteschlange verwendet FIFO und ist die Grundlage für die Aufteilung der Ressourcen.

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

Laden Sie ein PodGroup-Beispiel-Manifest in Amazon S3 hoch. PodGroup ist eine Gruppe von Pods mit starker Assoziation. Normalerweise verwenden Sie eine PodGroup für die Batch-Planung. Senden Sie die folgende Beispiel-PodGroup in die Warteschlange, die Sie im vorherigen Schritt definiert haben.

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

Sofern noch nicht geschehen, stellen Sie sicher, dass Sie folgende Voraussetzungen erfüllen:

1. Installieren und einrichten von Volcano

2. Einrichtung des Spark-Operators für Amazon EMR auf EKS

3. Den Spark-Operator installieren

   Geben Sie bei der Ausführung des helm install spark-operator-demo-Befehls die folgenden Argumente an:

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

Erstellen Sie eine SparkApplication-Definitionsdatei spark-pi.yaml mit der batchScheduler-Konfiguration.

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"

Senden Sie die Spark-Anwendung mit dem folgenden Befehl. Dadurch wird auch ein SparkApplication-Objekt mit dem Namen spark-pi erstellt:

kubectl apply -f spark-pi.yaml

Überprüfen Sie die Ereignisse für das SparkApplication-Objekt mit dem folgenden Befehl:

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

Das erste Pod-Ereignis zeigt, dass Volcano die Pods geplant hat:

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

Führen Sie zunächst die Schritte in diesem Spark-Submit für Amazon einrichten am EMR EKS-Abschnitt durch. Sie müssen Ihre spark-submit Distribution mit Volcano-Unterstützung erstellen. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Erstellung unter Verwendung von Volcano als benutzerdefinierter Planer für Spark in Kubernetes in der Apache-Spark-Dokumentation.

Legen Sie die Werte der folgenden Umgebungsvariablen fest:

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

Senden Sie die Spark-Anwendung mit dem folgenden Befehl:

$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

Überprüfen Sie die Ereignisse für das SparkApplication-Objekt mit dem folgenden Befehl:

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

Das erste Pod-Ereignis zeigt, dass Volcano die Pods geplant hat:

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