前言
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。
基本原理
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
本地测试（创建maven项目）
代码测试主要有以下几个步骤
1.创建maven项目代码
2.主要的配置依赖，版本一定要对应上，不然会异常报错
JDK版本1.7，spark版本1.6.3，hive版本1.2.1
hadoop-client版本2.7.3.2.6.1.0-129
ojdbc版本11.2.0.3
3.配置hive-site.xml文件
到hadoop集群查看hive-site.xml文件路径，复制到代码中
4.启动运行，结果如下
hadoop集群的共享层测试
1.测试代码修改为，增加kerberos认证，注释掉本地调测
2.打包上传共享层集群，并编写spark启动脚本
3.最后执行命令认证访问hive
[root@dounine ~]# klist -kt /home/debugIT_01/debugIT_01.keytab
[root@dounine ~]# kinit -kt /home/debugIT_01/debugIT_01.keytab debugIT_01@BJSAI.COM
4.启动spark脚本，结果如下，查询成功
调测中遇到的问题总结
1.启动spark报如下错误，没有权限访问队列名称
解决：spark脚本配置的队列名称错误，队列名称需要向共享层申请，填写正确的队列名称运行正常
2.启动spark报如下错误，jdk1.8版本问题
解决：查看代码依赖版本是否含有1.8jdk编译的，修改jdk版本与共享层一致（jdk-7u67），这里注意项目不能用spring boot（含有jdk1.8的依赖）
3.启动spark报如下错误，找不到对应表
解决：增加相应的依赖包，配置在脚本中
4.启动spark报如下错误，访问元数据库失败
解决：修改替换hdp下的conf文件，相关的文件由共享层提供
友情链接：https://www.cnblogs.com/tsxylhs/p/8716619.html
5.启动spark可以访问相应的数据库，但是数据库中没有数据表
解决：spark未加载到共享层的hive-site.xml文件，导致识别的是spark本身的配置
将共享层的hive-site.xml文件打包到jar包里面，重启启动访问成功
总结为什么要把Spark部署在k8s上
大数据和云计算一直分属两个不同的领域，当大数据发展到一定阶段的时候，它就会和云计算不期而遇。
- 大数据主要关注怎么将数据集中起来，挖掘数据的价值；
- 云计算主要关注怎么更高效地使用资源，提升资源的利用效率。
两者的结合有以下优势:
1、技术栈的统一，降低运维成本
一般来说每个公司大数据的平台和云计算平台都是不可缺少的，也就意味着我们有两套体系的集群：
- 一套是Hadoop+spark或者是商用的EMR。
- 一套是k8s，用于部署微服务和常规分析流程等应用。
两套集群意味着比较复杂的管理成本，两套集群都分别要做好安全和用户识别，以及日志监控报警，后续的成本跟踪和优化等措施。
假如我们能把spark运行在k8s中，这样我们的技术栈体系就会统一成一套集群体系，我们所有的安全，用户识别以及日志监控报警以及成本跟踪都可以使用k8s体系的，同时集群的管理成本大大降低。
2、统一资源池，支持混合云，提高资源利用率
假如一共有100台服务器，我们分别有Spark的集群和K8s的集群，我们就需要考虑每种集群分配多少台服务器。
比如Spark集群使用这50台，k8s使用另外50台，作为彼此的资源池。这样我们有两个资源池，它们是不能共享的，当k8s的服务使用的机子数超过50台时，不能去借用spark的服务器，因为它们运行在两套不同的资源管理体系中，强行使用同一节点可能会导致业务受到影响。
同理，spark也不能借用k8s的机子。
如果两个集群的资源池不能复用，不同时期需要的算力是不固定的，存在波峰和波谷。
两种资源池就会存在闲置的情况造成资源浪费。
使用spark on k8s的模式
如果我们使用spark on k8s的模式，则资源管理全部让k8s来进行，那么这100台服务器都属于k8s体系的资源池。我们就拥有了更好的伸缩能力。
k8s还有一个特点就是支持混合云和多云，可以摆脱固定某个运营商的绑定，因为容器的口号时"Build,Ship and Run any App,Angwhere"，意味着只要部署了k8s的云环境，使用同样的容器镜像，可以在不同的linux系统，甚至windows系统，阿里云，腾讯云，aws，或者自己搭建的私有云等等云环境中平滑的跑同样的业务。
对比Spark之前的独立集群和yarn等管理方式，Spark本身的设计更偏向使用静态的资源管理，虽然Spark也支持了类似Yarn等动态的资源管理器，但是这些资源管理并不是面向动态的云基础设施而设计的，在速度、成本、效率等领域缺乏解决方案。
YARN的Dynamic Resource Allocation（动态资源分配），主要实现在部分计算任务结束时，就能提前释放资源，让给同一集群中的其它用户或者程序使用。主要实现的是spark集群的伸缩，但不能很好的适应动态的服务器资源池。
因为yarn作为资源管理器的时候，spark在nodeManager启动任务执行器的时候，是需要jdk环境的。而一个动态的服务器资源，需要上去安装需要的相关环境，有可能还没安装好，服务器就已经回收了。
举个例子，假如我们使用的云供应商提供的竞价实例等，会随时回收，进行伸缩的服务器资源，yarn资源管理是没有办法很好的去调控和解决这种快速的资源变化的，也就是弹性不是很好。
而k8s的资源管理调度结合容器的特点，能很好的快速创建出适配的环境，利用云的特性，进行资源分配的。
- yarn的资源管理是比较粗粒度的，一般是node节点层级的。
- k8s一般是同一个node会跑很多个pod，粒度更细，资源利用率会比较高。
通过统一资源池，支持混合云，以及细粒度的资源伸缩管理，k8s可以提高spark的资源利用率。
