A Practice Of Spark On Kubernetes

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Spark On Kubernetes实践

前言

众所周知，Spark是一个快速、通用的大规模数据处理平台，和Hadoop的MapReduce计算框架类似。但是相对于MapReduce，Spark凭借其可伸缩、基于内存计算等特点，以及可以直接读写Hadoop上任何格式数据的优势，使批处理更加高效，并有更低的延迟。实际上，Spark已经成为轻量级大数据快速处理的统一平台。

Spark作为一个数据计算平台和框架，更多的是关注Spark Application的管理，而底层实际的资源调度和管理更多的是依靠外部平台的支持：

Spark官方支持四种Cluster Manager：Spark standalone cluster manager、Mesos、YARN和Kubernetes。由于我们TalkingData是使用Kubernetes作为资源的调度和管理平台，所以Spark On Kubernetes对于我们是最好的解决方案。

如何搭建生产可用的Kubernetes集群

部署

目前市面上有很多搭建Kubernetes的方法，比如Scratch、Kubeadm、Minikube或者各种托管方案。因为我们需要简单快速地搭建功能验证集群，所以选择了Kubeadm作为集群的部署工具。部署步骤很简单，在master上执行：

kubeadm init

在node上执行：

kubeadm join --token <token> <master-ip>:<master-port> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

具体配置可见官方文档：https://kubernetes.io/docs/setup/independent/create-cluster-kubeadm/

需要注意的是由于国内网络限制，很多镜像无法从k8s.gcr.io获取，我们需要将之替换为第三方提供的镜像，比如：https://hub.docker.com/u/mirrorgooglecontainers/。

网络

Kubernetes网络默认是通过CNI实现，主流的CNI plugin有：Linux Bridge、MACVLAN、Flannel、Calico、Kube-router、Weave Net等。Flannel主要是使用VXLAN tunnel来解决pod间的网络通信，Calico和Kube-router则是使用BGP。由于软VXLAN对宿主机的性能和网络有不小的损耗，BGP则对硬件交换机有一定的要求，且我们的基础网络是VXLAN实现的大二层，所以我们最终选择了MACVLAN。

CNI MACVLAN的配置示例如下：

{
  "name": "mynet",
  "type": "macvlan",
  "master": "eth0",
  "ipam": {
    "type": "host-local",
    "subnet": "10.0.0.0/17",
    "rangeStart": "10.0.64.1",
    "rangeEnd": "10.0.64.126",
    "gateway": "10.0.127.254",
    "routes": [
      {
        "dst": "0.0.0.0/0"
      },
      {
        "dst": "10.0.80.0/24",
        "gw": "10.0.0.61"
      }
    ]
  }
}

Pod subnet是10.0.0.0/17，实际pod ip pool是10.0.64.0/20。cluster cidr是10.0.80.0/24。我们使用的IPAM是host-local，规则是在每个Kubernetes node上建立/25的子网，可以提供126个IP。我们还配置了一条到cluster cidr的静态路由10.0.80.0/24，网关是宿主机。这是因为容器在macvlan配置下egress并不会通过宿主机的iptables，这点和Linux Bridge有较大区别。在Linux Bridge模式下，只要指定内核参数net.bridge.bridge-nf-call-iptables = 1，所有进入bridge的流量都会通过宿主机的iptables。经过分析kube-proxy，我们发现可以使用KUBE-FORWARD这个chain来进行pod到service的网络转发：

-A FORWARD -m comment --comment "kubernetes forward rules" -j KUBE-FORWARD
-A KUBE-FORWARD -m comment --comment "kubernetes forwarding rules" -m mark --mark 0x4000/0x4000 -j ACCEPT
-A KUBE-FORWARD -s 10.0.0.0/17 -m comment --comment "kubernetes forwarding conntrack pod source rule" -m conntrack --ctstate RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT
-A KUBE-FORWARD -d 10.0.0.0/17 -m comment --comment "kubernetes forwarding conntrack pod destination rule" -m conntrack --ctstate RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT

最后通过KUBE-SERVICES使用DNAT到后端的pod。pod访问其他网段的话，就通过物理网关10.0.127.254。

还有一个需要注意的地方是出于kernel security的考虑，link物理接口的macvlan是无法直接和物理接口通信的，这就导致容器并不能将宿主机作为网关。我们采用了一个小技巧，避开了这个限制。我们从物理接口又创建了一个macvlan，将物理IP移到了这个接口上，物理接口只作为网络入口：

$ cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

DEVICE=eth0
IPV6INIT=no
BOOTPROTO=none

$ cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-macvlan

DEVICE=macvlan
NAME=macvlan
BOOTPROTO=none
ONBOOT=yes
TYPE=macvlan
DEVICETYPE=macvlan
DEFROUTE=yes
PEERDNS=yes
PEERROUTES=yes
IPV4_FAILURE_FATAL=no
IPADDR=10.0.0.61
PREFIX=17
GATEWAY=10.0.127.254
MACVLAN_PARENT=eth0
MACVLAN_MODE=bridge

这样两个macvlan是可以互相通信的。

Kube-dns

默认配置下，Kubernetes使用kube-dns进行DNS解析和服务发现。但在实际使用时，我们发现在pod上通过service domain访问service总是有5秒的延迟。使用tcpdump抓包，发现延迟出现在DNS AAAA。进一步排查，发现问题是由于netfilter在conntrack和SNAT时的Race Condition导致。简言之，DNS A和AAAA记录请求报文是并行发出的，这会导致netfilter在_nf_conntrack_confirm时认为第二个包是重复的（因为有相同的五元组），从而丢包。具体可看我提的issue：https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/62628。一个简单的解决方案是在/etc/resolv.conf中增加options single-request-reopen，使DNS A和AAAA记录请求报文使用不同的源端口。我提的PR在：https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/62628，大家可以参考。我们的解决方法是不使用Kubernetes service，设置hostNetwork=true使用宿主机网络提供DNS服务。因为我们的基础网络是大二层，所以pod和node可以直接通信，这就避免了conntrack和SNAT。

Spark与Kubernetes集成

由于Spark的抽象设计，我们可以使用第三方资源管理平台调度和管理Spark作业，比如Yarn、Mesos和Kubernetes。目前官方有一个experimental项目，可以将Spark运行在Kubernetes之上：https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html。

基本原理

当我们通过spark-submit将Spark作业提交到Kubernetes集群时，会执行以下流程：

  • Spark在Kubernetes pod中创建Spark driver
  • Driver调用Kubernetes API创建executor pods，executor pods执行作业代码
  • 计算作业结束，executor pods回收并清理
  • driver pod处于completed状态，保留日志，直到Kubernetes GC或者手动清理

先决条件

  • Spark 2.3+
  • Kubernetes 1.6+
  • 具有Kubernetes pods的list, create, edit和delete权限
  • Kubernetes集群必须正确配置Kubernetes DNS

如何集成

Docker镜像

由于Spark driver和executor都运行在Kubernetes pod中，并且我们使用Docker作为container runtime enviroment，所以首先我们需要建立Spark的Docker镜像。

在Spark distribution中已包含相应脚本和Dockerfile，可以通过以下命令构建镜像：

$ ./bin/docker-image-tool.sh -r <repo> -t my-tag build
$ ./bin/docker-image-tool.sh -r <repo> -t my-tag push

提交作业

在构建Spark镜像后，我们可以通过以下命令提交作业：

$ bin/spark-submit \
    --master k8s://https://<k8s-apiserver-host>:<k8s-apiserver-port> \
    --deploy-mode cluster \
    --name spark-pi \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --jars https://path/to/dependency1.jar,https://path/to/dependency2.jar
    --files hdfs://host:port/path/to/file1,hdfs://host:port/path/to/file2
    --conf spark.executor.instances=5 \
    --conf spark.kubernetes.container.image=<spark-image> \
    https://path/to/examples.jar

其中，Spark master是Kubernetes api server的地址，可以通过以下命令获取：

$ kubectl cluster-info
Kubernetes master is running at http://127.0.0.1:6443

Spark的作业代码和依赖，我们可以在--jars、--files和最后位置指定，协议支持http、https和hdfs。

执行提交命令后，会有以下输出：

任务结束，会输出：

访问Spark Driver UI

我们可以在本地使用kubectl port-forward访问Driver UI：

$ kubectl port-forward <driver-pod-name> 4040:4040

执行完后通过http://localhost:4040访问。

访问日志

Spark的所有日志都可以通过Kubernetes API和kubectl CLI进行访问：

$ kubectl -n=<namespace> logs -f <driver-pod-name>

如何实现租户和资源隔离

Kubernetes Namespace

在Kubernetes中，我们可以使用namespace在多用户间实现资源分配、隔离和配额。Spark On Kubernetes同样支持配置namespace创建Spark作业。

首先，创建一个Kubernetes namespace：

$ kubectl create namespace spark

由于我们的Kubernetes集群使用了RBAC，所以还需创建serviceaccount和绑定role：

$ kubectl create serviceaccount spark -n spark
$ kubectl create clusterrolebinding spark-role --clusterrole=edit --serviceaccount=spark:spark --namespace=spark

并在spark-submit中新增以下配置：

$ bin/spark-submit \
    --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark \
    --conf spark.kubernetes.namespace=spark \
    ...

资源隔离

考虑到我们Spark作业的一些特点和计算资源隔离，前期我们还是选择了较稳妥的物理隔离方案。具体做法是为每个组提供单独的Kubernetes namespace，计算任务都在各自namespace里提交。计算资源以物理机为单位，折算成cpu和内存，纳入Kubernetes统一管理。在Kubernetes集群里，通过node label和PodNodeSelector将计算资源和namespace关联。从而实现在提交Spark作业时，计算资源总是选择namespace关联的node。

具体做法如下：

1、创建node label

$ kubectl label nodes <node_name> spark:spark

2、开启Kubernetes admission controller
我们是使用kubeadm安装Kubernetes集群，所以修改/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml，在--admission-control后添加PodNodeSelector

$ cat /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  annotations:
    scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod: ""
  creationTimestamp: null
  labels:
    component: kube-apiserver
    tier: control-plane
  name: kube-apiserver
  namespace: kube-system
spec:
  containers:
  - command:
    - kube-apiserver
    - --secure-port=6443
    - --proxy-client-cert-file=/etc/kubernetes/pki/front-proxy-client.crt
    - --admission-control=Initializers,NamespaceLifecycle,LimitRanger,ServiceAccount,DefaultStorageClass,DefaultTolerationSeconds,NodeRestriction,ResourceQuota,MutatingAdmissionWebhook,ValidatingAdmissionWebhook,PodNodeSelector
...

3、配置PodNodeSelector 在namespace的annotations中添加scheduler.alpha.kubernetes.io/node-selector: spark=spark。

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  annotations:
    scheduler.alpha.kubernetes.io/node-selector: spark=spark
  name: spark

完成以上配置后，可以通过spark-submit测试结果：

$ spark-submit
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=spark 
--conf spark.kubernetes.namespace=spark 
--master k8s://https://xxxx:6443     
--deploy-mode cluster     
--name spark-pi     
--class org.apache.spark.examples.SparkPi     
--conf spark.executor.instances=5     
--conf spark.kubernetes.container.image=xxxx/library/spark:v2.3     
http://xxxx:81/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar

我们可以看到，Spark作业全分配到了关联的hadooptest-001到003三个node上。

待解决问题

Kubernetes HA

Kubernetes的集群状态基本都保存在etcd中，所以etcd是HA的关键所在。由于我们目前还处在半生产状态，HA这方面未过多考虑。有兴趣的同学可以查看：https://kubernetes.io/docs/setup/independent/high-availability/。

日志

在Spark On Yarn下，可以开启yarn.log-aggregation-enable将日志收集聚合到HDFS中，以供查看。但是在Spark On Kubernetes中，则缺少这种日志收集机制，我们只能通过Kubernetes pod的日志输出，来查看Spark的日志：

$ kubectl -n=<namespace> logs -f <driver-pod-name>

收集和聚合日志，我们后面会和ES结合。

监控

我们TalkingData内部有自己的监控平台OWL（已开源），未来我们计划编写metric plugin，将Kubernetes接入OWL中。

混合部署

为了保证Spark作业时刻有可用的计算资源，我们前期采用了物理隔离的方案。显而易见，这种方式大幅降低了物理资源的使用率。下一步我们计划采用混部方案，通过以下三种方式实现：

  1. 将HDFS和Kubernetes混合部署
  2. 为Spark作业和Kubernetes node划分优先级，在低优先级的node上同时运行一些无状态的其他生产服务
  3. 利用云实现资源水平扩展，以防止资源突增

资源扩展

在采用以下两种方法增加资源使用率时，集群可能会面临资源短缺和可用性的问题：

  • 混合部署
  • 资源超卖

这会导致运行资源大于实际物理资源的情况（我称之为资源挤兑）。一种做法是给资源划分等级，优先保证部分等级的资源供给。另一种做法是实现资源的水平扩展，动态补充可用资源，并在峰值过后自动释放。我在另一篇文章中阐述了这种设计理念：https://xiaoxubeii.github.io/articles/k8s-on-cloud/。

TalkingData有自研的多云管理平台，我们的解决方法是实现单独的Kubernetes tdcloud-controller-manager作为资源的provider和manager，通过TalkingData OWL监控告警，实现资源的水平扩展。

Q&A

Q：我想问权限方面的问题，前面有看到一个提交作业的例子是spark－summit –files hdfs://host:port/path/to/file1，即用spark处理hdfs上的数据，出于数据安全的考虑，hdfs一般会开启权限认证，用户在kerberos上做认证，用同一个身份信息访问spark和hdfs。对于spark on k8s 这样一个方案，是如何认证并与hdfs结合的呢？

A：老实说，我们原生的Spark集群也还是基于POSIX，并没有使用kerberos。不过我认为一个可行的结合方案是使用Kubernetes的webhook，在作业提交时，和kerberos交互换取身份验证信息。具体可参考：https://kubernetes.io/docs/admin/authorization/webhook/。

Q：为什么使用node label进行资源隔离，而不使用resourcequota对多租户进行资源隔离？ A：由于我们很多大数据计算作业对SLA有很高的要求，并且Docker实际上对很多应用的资源限制都支持的不好。所以我们前期为了稳妥，还是对计算资源进行了物理隔离。

Q：除了日志无法聚合外，每次查看Driver UI也是个问题。比如当我跑的程序较多时怎么有效地管理这些completed driver pod？ A：是的，Spark On Kubernetes还缺少应用管理的功能。不过这个功能已经列在官方的todo list里。

Q：比如flannel是把flannel参数传给docker，一种用cni插件，他们有何差别？ A：实际上cni是Kubernetes的标准网络接口，而flannel是实现pod间通信的网络插件。cni中有两类插件：一个是ipam，一个是network plugins。flannel属于后者，是可以纳入cni管理的。

Q：这里的多租户隔离，只提到任务执行过程的调度，那对于不同租户的任务提交，状态监控，结果呈现如何实现隔离的？ A：不同的租户对应不同的Kubernetes namespace，所以自然实现了任务提交和状态监控的隔离。至于计算结果，我们以往是单纯用hdfs path做隔离。我们目前内部有大数据平台，那里真正实现了多租户。

Q：spark on kubernetes这种方式为开发人员增加了难度，不像其他的集群方案，开发人员除了要会 spark还要会kubernetes，请问怎么推？ A：实际上Spark On Kubernetes对大数据开发人员是透明的，任务的提交方式并没有改变，只是加了一些额外的option。并且我们上层是有统一的大数据平台，进行作业提交。

Q：在使用hdfs存储资源下，如果不使用spark的数据本地性，大量数据之间的传输，map和reduce操作是否会影响spark的计算性能呢？ A：个人认为肯定会有影响，因为每次从hdfs读取，会带来巨大的网络流量。但是我本身对spark的数据本地性没有什么研究。后期我们计划将hdfs和Kubernetes混部，将数据尽量靠近计算节点，不知道这种方式能否缓解这个问题。同时，我们还可以使用Spark on Kubernetes的external-shuffle-service，从而使用hostpath volume将shuffle和executor pods打通。

Q：spark会作为哪种资源部署方式部署？deployment还是statefulSet？或者其他？sprk在生产环境上部署有需要什么资源配置？能否分享下talkingdata的生产环境是如何分配spark资源的？ A：Spark On Kubernetes实际就是创建了Spark driver headless service，然后创建Spark driver pod，最后由driver创建executors pods。上述分享中我也提到了，目前我们还是以物理机作为spark资源分配的单位。

Q：yarn vs k8s优缺点 A：我们以前的Spark就是采用Spark On Yarn的方式，不过我对Yarn不是非常了解。之所以采用k8s是因为，我们想统一底层的资源调度平台。但是Yarn目前还是和Hadoop生态强耦合的。