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spark-connect-swift 镜像详细说明

spark-connect-swift 使用指南

spark-connect-swift 配置说明

spark-connect-swift 官方文档

Apache Spark-Swift 连接镜像

镜像概述

本Docker镜像提供预配置环境,旨在简化Apache Spark与Swift存储服务的连接流程。通过集成Spark-Swift连接器,消除手动配置依赖的复杂性,使开发和运维人员能够快速部署支持Swift数据访问的Spark环境,专注于数据处理逻辑而非连接配置。

核心功能与特性

  • 内置连接器:预集成Spark与Swift存储的官方/社区连接器,无需手动安装依赖包
  • 简化认证:支持Swift Keystone认证机制,通过环境变量快速配置认证参数
  • 版本兼容:兼容Apache Spark 2.x/3.x版本及主流OpenStack Swift服务版本
  • 灵活配置:支持通过环境变量或挂载配置文件自定义Spark和Swift连接参数
  • 即开即用:容器启动后可直接运行Spark作业,无需额外配置步骤

使用场景与适用范围

  • 大数据分析:在Spark中直接读取Swift存储的大规模数据集(如日志、传感器数据)进行分布式计算
  • 数据湖架构:作为数据湖解决方案的计算层,连接Spark引擎与Swift存储层实现数据统一管理
  • ETL流程:在数据抽取、转换、加载流程中,实现Spark与Swift之间的高效数据传输
  • 云原生部署:在OpenStack云环境中部署Spark集群,利用Swift对象存储扩展存储能力

使用方法与配置说明

快速启动(Docker Run)

通过以下命令启动镜像,替换环境变量为实际Swift认证信息和Spark配置:

docker run -d \
  -e SWIFT_AUTH_URL="[***]" \
  -e SWIFT_USERNAME="spark-service-account" \
  -e SWIFT_PASSWORD="secure-auth-password" \
  -e SWIFT_TENANT_NAME="service-tenant" \
  -e SPARK_MASTER="local[*]" \
  --name spark-swift-connector \
  apache-spark-connect-swift:latest

Docker Compose配置示例

创建docker-compose.yml文件实现多容器协同部署:

version: '3.8'
services:
  spark-swift:
    image: apache-spark-connect-swift:latest
    container_name: spark-swift-connector
    environment:
      - SWIFT_AUTH_URL=[***]
      - SWIFT_USERNAME=spark-user
      - SWIFT_PASSWORD=P@ssw0rd123
      - SWIFT_TENANT_NAME=analytics-tenant
      - SWIFT_REGION=RegionOne
      - SPARK_MASTER=spark://spark-master:7077
      - SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2g
      - SPARK_DRIVER_MEMORY=1g
    volumes:
      - ./spark-jobs:/opt/spark/jobs  # 挂载本地Spark作业目录
      - ./spark-logs:/var/log/spark   # 挂载日志目录
    depends_on:
      - spark-master
    restart: unless-stopped

  spark-master:
    image: bitnami/spark:latest
    container_name: spark-master
    environment:
      - SPARK_MODE=master
    ports:
      - "7077:7077"
      - "8080:8080"

启动命令:docker-compose up -d

配置参数说明

必要环境变量

环境变量名描述示例值
SWIFT_AUTH_URLSwift认证服务URL[***]
SWIFT_USERNAMESwift访问用户名spark-service-account
SWIFT_PASSWORDSwift用户认证密码secure-password-123
SWIFT_TENANT_NAMESwift租户名称(Keystone v2)analytics-tenant
SPARK_MASTERSpark集群Master地址local[*]或spark://master:7077

可选配置环境变量

环境变量名描述默认值
SWIFT_REGIONSwift存储区域RegionOne
SWIFT_CONTAINER默认Swift容器名称spark-data
SPARK_EXECUTOR_MEMORYSpark执行器内存配置1g
SPARK_DRIVER_MEMORYSpark驱动程序内存配置512m
SPARK_APP_NAMESpark应用名称标识spark-swift-connector-app

操作示例:Spark访问Swift数据

  1. 进入运行中的容器:

    docker exec -it spark-swift-connector bash
    
  2. 启动Spark Shell:

    spark-shell
    
  3. 读取Swift中的CSV文件(假设Swift容器data-container中有user-data.csv):

    val df = spark.read
      .format("csv")
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .load("swift2d://data-container.swift/user-data.csv")
    
    // 显示数据
    df.show(10)
    
  4. 写入数据到Swift:

    df.write
      .format("parquet")
      .mode("overwrite")
      .save("swift2d://data-container.swift/processed-user-data")
    

注意:swift2d为连接器协议标识,具体协议名称可能因连接器版本不同略有差异,需参考镜像内置连接器文档。

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Swift是一种高性能系统编程语言,语法简洁现代,默认内存安全,支持与C和Objective-C代码无缝交互,适用于系统编程和跨平台开发,更多信息请访问swift.org。
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Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎,它集成了批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理能力,通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度,具备高效、易用且可扩展的特性,能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案,支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程,满足各类复杂数据场景下的处理需求,助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。
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bitnamicharts/spark
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认证
Bitnami Apache Spark的Helm Chart,用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎,支持数据处理、机器学习和实时流处理,提供Java、Python、Scala和R的API。
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上次更新:2 个月前

常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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