关于spark:spark-on-k8s-与-spark-on-k8s-operator的对比

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spark 原生反对的 spark on k8s
基于 k8s 的 operator 的 spark on k8s operator

前者是 spark 社区反对 k8s 这种资源管理框架而引入的 k8s client 的实现
后者是 k8s 社区为了反对 spark 而开发的一种 operator

区别	spark on k8s	spark on k8s operator
社区反对	spark 社区	GoogleCloudPlatform 非官方反对
版本要求	spark>=2.3,Kubernetes>=1.6	spark>2.3,Kubernetes>=1.13
装置	依照官网装置，须要 k8s pod 的 create list edit delete 权限，且须要本人编译源码进行镜像的构建，构建过程繁琐	须要 k8s admin 装置 incubator/sparkoperator，须要 pod create list edit delete 的权限
应用	间接 spark submit 提交，如: 上面 code 1, 反对 client 和 cluster 模式，spark on k8s	通过 yaml 配置文件模式提交，反对 client 和 cluster 模式，提交如 code2，具体参数参考 spark operator configuration
长处	合乎 sparker 的形式进行工作提交，对于习惯了 spark 的使用者来说，应用起来更棘手	k8s 配置文件形式提交工作，复用性强
毛病	运行完后 driver 的资源不会主动开释	运行完后 driver 的资源不会主动开释
实现形式	对于 spark 提交形式来说，无论是 client 提交还是 cluster 提交，都是继承 SparkApplication。以 client 提交，子类则是 JavaMainApplication, 该形式以反射运行, 对于 k8s 工作来剖析,clusterManager 为 KubernetesClusterManager, 该形式和向 yarn 提交工作的形式没什么区别; 以 cluster 形式提交, 对于 k8s 工作来说,spark 程序的入口为 KubernetesClientApplication，client 端会建设 clusterIp 为 None 的 service，executor 跟该 service 进行 rpc，如工作的提交的交互，且会建设以 driver-conf-map 后缀的 configMap，该 configMap 在建设 spark driver pod 的时候，以 volumn 挂载的模式被援用, 而该文件的内容最终在 driver 提交工作的时候以 –properties-file 模式提交给 spark driver，从而 spark.driver.host 等配置项就传输给了 driver，与此同时也会建设以 -hadoop-config 为后缀的 configMap，可是 k8s 镜像怎么辨别是运行 executor 还是 driver 的呢？一切都在 dockerfile(具体构建的时候依据 hadoop 和 kerbeors 环境的不一样进行区别配置) 和 entrypoint 中, 其中 shell 中是辨别 driver 和 executor 的;	采纳 k8s CRD Controller 的机制，自定义 CRD, 依据 operator SDK, 监听对应的增删改查 event，如监听到对应的 CRD 的创立事件，则依据对应 yaml 文件配置项，建设 pod，进行 spark 工作的提交，具体的实现，可参考 spark on k8s operator design, 具体以 cluster 和 client 模式提交的原理和 spark on k8s 统一, 因为镜像复用的是 spark 的官网镜像

code 1 
---
bin/spark-submit \
    --master k8s://https://192.168.202.231:6443 \
    --deploy-mode cluster \
    --name spark-pi \
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
    --conf spark.executor.instances=2 \
    --conf "spark.kubernetes.namespace=dev" \
    --conf "spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=lijiahong" \
    --conf "spark.kubernetes.container.image=harbor.k8s-test.uc.host.dxy/dev/spark-py:cdh-2.6.0-5.13.1" \
    --conf "spark.kubernetes.container.image.pullSecrets=regsecret" \
    --conf "spark.kubernetes.file.upload.path=hdfs:///tmp" \
    --conf "spark.kubernetes.container.image.pullPolicy=Always" \
    hdfs:///tmp/spark-examples_2.12-3.0.0.jar

code 2
---
apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"
kind: SparkApplication
metadata:
  name: spark-pi
  namespace: dev
spec:
  type: Scala
  mode: cluster
  image: "gcr.io/spark-operator/spark:v3.0.0"
  imagePullPolicy: Always
  mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
  mainApplicationFile: "local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar"
  sparkVersion: "3.0.0"
  restartPolicy:
    type: Never
  volumes:
    - name: "test-volume"
      hostPath:
        path: "/tmp"
        type: Directory
  driver:
    cores: 1
    coreLimit: "1200m"
    memory: "512m"
    labels:
      version: 3.0.0
    serviceAccount: lijiahong
    volumeMounts:
      - name: "test-volume"
        mountPath: "/tmp"
  executor:
    cores: 1
    instances: 1
    memory: "512m"
    labels:
      version: 3.0.0
    volumeMounts:
      - name: "test-volume"
        mountPath: "/tmp"