简介
Kubernetes 作为以后工业界风行的云原生容器编排和管理工具,在大量我的项目实际中被应用。目前,OpenMLDB 的离线引擎和在线引擎,均曾经残缺反对了基于 Kubernetes 的部署,能够实现更为不便的治理性能。本文将别离介绍离线和在线引擎基于 Kubernetes 的部署攻略。
留神,离线和在线引擎基于 Kubernetes 的部署是两个齐全解耦的部署策略,用户能够别离针对不同的需要,为离线或者在线引擎应用基于 Kubernetes 的部署。除了基于 Kubernetes 部署,离线引擎也反对基于 local
本地模式和基于 yarn
模式进行部署;在线引擎也反对原生的不依赖容器的部署形式。这些部署策略能够在理论场景中灵便混合应用,以满足生产环境需要。
离线引擎应用 Kubernetes 后端
部署治理 Spark 工作的 Operator
请参考 spark-on-k8s-operator 官网文档。以下是应用 Helm
部署到 default
命令空间的命令,能够依据须要批改命令空间以及权限信息。
helm install my-release spark-operator/spark-operator --namespace default --create-namespace --set webhook.enable=true
kubectl create serviceaccount spark --namespace default
kubectl create clusterrolebinding binding --clusterrole=edit --serviceaccount=default:spark
部署胜利后,能够应用 spark-operator 提供的代码示例测试 Spark 工作是否能够失常提交。
HDFS 反对
如果须要配置 Kubernetes 工作读写 HDFS 数据,须要提前准备 Hadoop 配置文件并且创立 ConfigMap。依据须要可批改 ConfigMap 名称和文件门路,创立命令示例如下:
kubectl create configmap hadoop-config --from-file=/tmp/hadoop/etc/
离线引擎配置 Kubernetes 反对
离线引擎的 TaskManager 配置文件中能够指定 Kubernetes 相干配置,相干配置项如下
Config | Type | Note |
---|---|---|
spark.master | String | 可反对”kuberenetes”或”k8s” |
offline.data.prefix | String | 倡议应用 HDFS 门路 |
k8s.hadoop.configmap | String | 默认为”hadoop-config” |
k8s.mount.local.path | String | 默认为”/tmp” |
如果应用 Kubernetes 运行离线引擎,用户的计算工作会运行在集群上,因而倡议配置离线存储门路为 HDFS 门路,否则可能导致工作读写数据失败。TaskManager 配置文件相干项的配置示例如下:
offline.data.prefix=hdfs:///foo/bar/
Note: OpenMLDB 离线引擎的 TaskManager 的残缺配置文件可参考:https://openmldb.ai/docs/zh/main/deploy/conf.html#taskmanager…
工作提交和治理
配置 TaskManager 和 Kubernetes 后,可在命令行提交离线工作,用法与 Local 或 Yarn 模式一样,不仅能够在 SQL 命令行客户端中应用,也能够通过各种语言的 SDK 中应用。
例如提交数据导入工作:
LOAD DATA INFILE 'hdfs:///hosts' INTO TABLE db1.t1 OPTIONS(delimiter = ',', mode='overwrite');
查看 Hadoop ConfigMap 内容:
kubectl get configmap hdfs-config -o yaml
查看 Spark 工作以及 Pod 内容和日志:
kubectl get SparkApplicationkubectl get pods
在线引擎基于 Kubernetes 部署
我的项目仓库
在线引擎基于 Kubernetes 的部署计划作为一个独自的部署工具对 OpenMLDB 进行反对,其源代码仓库地址为:https://github.com/4paradigm/openmldb-k8s
要求
本部署工具提供 OpenMLDB 在线引擎基于 Kubernetes 的部署计划,基于 Helm Charts 实现。在以下版本通过测试(其余低版本未验证):
- Kubernetes 1.19+
- Helm 3.2.0+
另外,如果用户应用 Docker Hub 上的预编译 OpenMLDB 镜像,目前仅反对 OpenMLDB >= 0.8.2。用户也能够通过咱们的工具本人制作其余版本的 OpenMLDB 镜像(见章节“镜像制作工具”)。
筹备工作:部署 ZooKeeper
如果用户曾经有可用的 ZooKeeper,可跳过此步。否则进行装置:
helm install zookeeper oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/zookeeper --set persistence.enabled=false
如果要把数据长久化,能够指定已创立的 storage class
helm install zookeeper oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/zookeeper --set persistence.storageClass=local-storage
更多对于 ZooKeeper 的参数设置参考这里
部署 OpenMLDB
下载 repo 源代码
下载本 repo 源代码,并且将后续工作目录设置在本 repo 的根目录:
git clone https://github.com/4paradigm/openmldb-k8s.git
cd openmldb-k8s
配置 ZooKeeper 地址
批改 charts/openmldb/conf/tablet.flags 和 charts/openmldb/conf/nameserver.flags 文件中 zk_cluster
为理论 ZooKeeper 地址,其默认 zk_root_path
为 /openmldb
。
部署 OpenMLDB
应用 Helm 基于如下命令,能够进行一键化部署:
helm install openmldb ./charts/openmldb
用户能够通过 --set
命令设置更多的部署选项(比方 OpenMLDB 的正本数等),具体反对的选项查看 OpenMLDB Chart 配置文档。
其中比拟重要的配置项须要留神:
- 默认应用临时文件保留数据,因而当 pod 重启后数据会失落。举荐通过如下形式绑定 pvc 到指定 storageclass
helm install openmldb ./charts/openmldb --set persistence.dataDir.enabled=true --set persistence.dataDir.storageClass=local-storage
- 默认应用 Docker Hub 上的
4pdosc/openmldb-online
镜像(仅反对 OpenMLDB >= 0.8.2),如果要用本人的镜像,能够在install
时通过--set image.openmldbImage
来指定应用的镜像名称。能够应用咱们的镜像制作工具来制作本地镜像。
helm install openmldb ./charts/openmldb --set image.openmldbImage=openmldb-online:0.8.2
注意事项
- 部署的 OpenMLDB 服务只能在 Kubernetes 外部同一个 namespace 下拜访
- 通过此形式部署的 OpenMLDB 集群没有部署 TaskManager 模块,所以不能用 LOAD DATA 和 SELECT INTO 语句,也不能应用离线相干性能。如果要将数据导入到 OpenMLDB 能够应用 OpenMLDB 的在线导入工具、OpenMLDB Connector 或者 SDK。如果要导出表的数据,能够应用在线数据导出工具。
- 如果要上生产环境,须要在 Kubernetes 部署 tablet 的物理节点上敞开 THP,否则可能存在删除的表内存不能齐全开释问题。敞开形式参考这里
镜像制作工具
部署默认将会应用 Docker Hub 上的 OpenMLDB 镜像,用户也能够本人制作本地镜像。镜像制作工具是位于代码仓库(https://github.com/4paradigm/openmldb-k8s)下的脚本 docker/build.sh
。
该脚本反对两个参数:
- 第一个参数为 OpenMLDB 版本号。
- 第二个参数是 OpenMLDB 部署包的源,默认是从中国大陆镜像地址拉取,如果要从 GitHub 拉取能够设置第二个参数为
github
比方:
cd docker
sh build.sh 0.8.2
相干浏览
- OpenMLDB 官网:https://openmldb.ai/
- OpenMLDB GitHub 主页:https://github.com/4paradigm/OpenMLDB
- OpenMLDB 文档 https://openmldb.ai/docs/zh/
- OpenMLDB 微信交换群: