docker SPARK

### 使用Docker配置Spark #### 配置环境 为了在Docker容器内运行Apache Spark，首先需要准备一个适合的`Dockerfile`来构建镜像。通常情况下，在项目的根目录下会有一个名为`spark/Dockerfile`的文件[^1]。 ```dockerfile FROM ubuntu:latest # 安装必要的依赖包 RUN apt-get update && \ apt-get install -y openjdk-8-jdk wget unzip && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* ENV SPARK_VERSION=3.0.0 ENV HADOOP_VERSION=3.2 # 下载并解压Spark二进制版本 WORKDIR /opt/ RUN wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-${SPARK_VERSION}/spark-${SPARK_VERSION}-bin-hadoop${HADOOP_VERSION}.tgz && \ tar xzf spark-${SPARK_VERSION}-bin-hadoop${HADOOP_VERSION}.tgz && \ ln -s spark-${SPARK_VERSION}-bin-hadoop${HADOOP_VERSION} spark && \ rm spark-${SPARK_VERSION}-bin-hadoop${HADOOP_VERSION}.tgz # 设置环境变量以便于命令行工具可以直接调用spark-submit等指令 ENV PATH=$PATH:/opt/spark/bin/:/opt/spark/sbin/ CMD ["bash"] ``` 此脚本定义了一个基于Ubuntu的基础映像，并安装了Java开发套件以及下载指定版本的Spark压缩包进行解压操作。最后通过设置路径使得可以在任何地方执行Spark的相关CLI工具。 #### 构建与启动集群 完成上述工作之后就可以利用这个自定义好的Dockerfile去创建一个新的Docker镜像： ```shell $ cd path/to/dockerfiles $ docker build -t my-spark-image . ``` 对于想要快速搭建起一套简单的单节点伪分布式模式下的Spark集群来说，可以考虑编写一份`docker-compose.yml`文件用于简化部署流程。下面是一个例子: ```yaml version: '3' services: master: image: my-spark-image ports: - "7077:7077" - "8080:8080" environment: - SPARK_MASTER_HOST=master command: bin/spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master worker: depends_on: - master image: my-spark-image expose: - "8081" environment: - SPARK_WORKER_CORES=4 - SPARK_WORKER_MEMORY=4g - SPARK_MASTER=spark://master:7077 command: bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker ${SPARK_MASTER} ``` 这段YAML文档描述了一组服务实例之间的关系及其各自的属性设定；其中包含了两个主要的服务组件——Master和Worker。前者负责接收来自客户端提交的任务请求并将它们分配给后者处理。而后者则专注于实际的数据计算任务执行过程。 一旦完成了Compose文件的编辑保存动作，则可以通过如下方式一键启动整个集群： ```shell $ docker-compose up -d ``` 此时应该能够看到控制台输出有关各个容器的状态信息提示语句。如果一切正常的话，那么就意味着已经成功地建立起了一个简易版的本地化测试用途的小型Spark集群环境了！