开始使用适用于 Amaz EMR on 的 Spark 运营商 EKS

如果尚未执行此操作，请完成 在上为亚马逊EMR设置 Spark 运算符 EKS 中的步骤。

向 Amazon ECR 注册表验证您的 Helm 客户端。在以下命令中，将这些region-id值替换为您的首选ECR-registry-account值 AWS 区域，以及按地区划分的亚马逊ECR注册账户页面中相应区域的值。

aws ecr get-login-password \
--region region-id | helm registry login \
--username AWS \
--password-stdin ECR-registry-account.dkr.ecr.region-id.amazonaws.com

使用以下命令安装 Spark Operator。

对于 Helm char --version t 参数，请使用删除emr-前缀和日期后缀的 Amazon EMR 版本标签。例如，若为 emr-6.12.0-java17-latest 发行版，则指定 6.12.0-java17。以下命令中的示例使用 emr-7.3.0-latest 发行版，因此为 Helm 图表 --version 指定了 7.3.0。

helm install spark-operator-demo \
  oci://895885662937.dkr.ecr.region-id.amazonaws.com/spark-operator \
  --set emrContainers.awsRegion=region-id \
  --version 7.3.0 \
  --namespace spark-operator \
  --create-namespace 

默认情况下，该命令会为 Spark Operator 创建服务账户 emr-containers-sa-spark-operator。若要使用其他服务账户，请提供参数 serviceAccounts.sparkoperator.name。例如：

--set serviceAccounts.sparkoperator.name my-service-account-for-spark-operator

要在 Spark Operator 中使用垂直自动扩展功能，请在安装命令中添加以下行，从而允许 Operator 的 Webhook：

--set webhook.enable=true

使用 helm list 命令验证是否安装了 Helm 图表：

helm list --namespace spark-operator -o yaml

helm list 命令应返回最新部署的 Helm 图表的版本信息：

app_version: v1beta2-1.3.8-3.1.1
chart: spark-operator-7.3.0
name: spark-operator-demo
namespace: spark-operator
revision: "1"
status: deployed
updated: 2023-03-14 18:20:02.721638196 +0000 UTC

使用所需的任何其他选项完成安装。有关更多信息，请参阅中的spark-on-k8s-operator文档。 GitHub

在使用 Spark Operator 运行 Spark 应用程序之前，请先完成 在上为亚马逊EMR设置 Spark 运算符 EKS 和 安装 Spark Operator 中的步骤。

使用以下示例内容创建 SparkApplication 定义文件 spark-pi.yaml：

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"
  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"

现在，使用以下命令提交 Spark 应用程序。此操作还会创建一个名为 spark-pi 的 SparkApplication 对象：

kubectl apply -f spark-pi.yaml

使用以下命令检查 SparkApplication 对象的事件：

kubectl describe sparkapplication spark-pi --namespace spark-operator