sparkstreaming 使用 docker 部署

### 使用 Docker 部署 Spark Streaming 应用程序 为了使用 Docker 部署 Spark Streaming 应用程序，通常会遵循一系列特定的操作流程。这不仅涉及创建适合 Spark 运行的容器环境，还包括确保应用程序能够顺利启动并执行流处理任务。 #### 构建 Spark 流程的应用镜像 首先，需要准备一个包含 Spark 和所有必要依赖项的 Docker 映像。可以通过编写 `Dockerfile` 来完成此操作，在其中指定基础映像以及安装所需的软件包和服务： ```dockerfile FROM bitnami/spark:latest COPY ./app /opt/spark-app WORKDIR /opt/spark-app RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["bash", "start-streaming.sh"] ``` 这段脚本假设存在名为 `requirements.txt` 的文件列出了 Python 依赖项，并且有一个 shell 脚本来初始化 Spark Streaming 程序[^3]。 #### 编写 Compose 文件配置服务 接着，通过定义 `docker-compose.yml` 文件来设置整个系统的架构，包括但不限于 Zookeeper、Kafka（作为消息队列）、Spark Master/Worker 节点等组件间的交互方式： ```yaml version: '3' services: zookeeper: image: wurstmeister/zookeeper ports: - "2181:2181" kafka: image: wurstmeister/kafka depends_on: - zookeeper environment: KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181 KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:9092 ports: - "9092:9092" spark-master: image: bitnami/spark:latest command: bin/spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master expose: - "7077" - "8080" spark-worker: image: bitnami/spark:latest depends_on: - spark-master command: bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://spark-master:7077 expose: - "8081" app: build: . links: - kafka:kafka - spark-master:master volumes: - .:/opt/spark-app entrypoint: ["./run_spark_streaming_job.sh"] ``` 上述 YAML 定义了一个完整的微服务体系结构，涵盖了从数据摄入到处理再到存储的关键环节[^4]。 #### 启动集群与提交作业 最后一步就是实际启动这些服务并将编译好的 Spark Streaming jar 提交给 master 节点去运行。借助于之前提到过的命令即可轻松做到这一点: ```shell docker-compose -f docker-compose-spark.yaml up -d ``` 一旦所有的服务都已成功启动，则可通过如下指令向正在运行中的 Spark 主节点提交新的计算任务[^1]: ```shell docker exec -it <container_name> /bin/bash spark-submit \ --class com.example.SparkStreamingApp \ --master spark://<spark_master_ip>:7077 \ /path/to/application.jar ``` 以上过程展示了如何利用 Docker 技术快速搭建起一套支持分布式流式数据分析能力的基础框架[^2]。