hashicorp/spark-nomad
hashicorp
支持HashiCorp Nomad调度器的Apache Spark分发版，用于在Nomad环境中实现分布式计算任务调度与执行。
3 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：hashicorp仓库类型：镜像最近更新：9 年前
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Apache Spark on Nomad 镜像文档
镜像概述与主要用途
本镜像是基于 Apache Spark 2.1.1 构建的分布式计算框架发行版，额外集成了对 HashiCorp Nomad 调度器的支持。通过该镜像，用户可在 Nomad 容器编排平台中直接提交和运行 Spark 分布式作业，实现 Spark 计算任务与 Nomad 调度能力的无缝集成。
核心功能与特性
- 基于 Apache Spark 2.1.1：镜像内置 Spark 2.1.1 版本，包含完整的 Spark 分布式计算功能（如 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming 等）。
- 集成 Nomad 调度支持：通过 Apache Spark 社区 PR 实现 Nomad 调度适配，支持将 Spark 作业提交至 Nomad 集群进行资源调度和任务编排。
- 支持本地分发模式：提供
local:///opt/spark路径作为 Spark 分发目录，简化作业依赖分发流程。 - 兼容多部署模式：支持 Spark 的 Client Mode 和 Cluster Mode 两种部署模式，适配不同场景下的作业运行需求。
使用场景与适用范围
- Nomad 容器编排环境：适用于已采用 Nomad 作为容器编排平台，需要部署 Spark 分布式计算框架的场景。
- Spark 作业调度需求：需通过 Nomad 实现 Spark 作业的资源隔离、动态扩缩容及任务生命周期管理的用户。
- 开发与测试环境：支持在本地 Nomad 开发模式下快速验证 Spark 作业逻辑，降低环境配置复杂度。
使用方法与配置说明
环境准备
使用本镜像前需先部署 Nomad 环境。对于开发测试场景，可通过以下命令启动 Nomad Agent（开发者模式，需本地已安装 Nomad 且支持 Docker）：
bash# 以开发者模式启动 Nomad Agent（包含服务端和客户端，仅用于测试） sudo nomad agent -dev
部署模式说明
1. Client Mode（客户端模式）
在 Client Mode 下，Spark Driver 运行在提交作业的客户端（即本镜像容器内），Executor 由 Nomad 调度至集群节点运行。适用于需要本地监控 Driver 日志或交互式调试的场景。
使用命令：
bashdocker run --network=host -it hashicorp/spark-nomad ./opt/spark/bin/spark-submit \ --master nomad \ # 指定调度器为 Nomad --docker-image hashicorp/spark-nomad \ # 指定 Executor 使用的 Docker 镜像 --distribution local:///opt/spark \ # 指定 Spark 分发路径（镜像内置路径） --driver-memory 512m \ # Driver 内存大小 --executor-memory 512m \ # 每个 Executor 内存大小 --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ # 作业主类（示例为 SparkPi） local:/opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \ # 作业 JAR 包路径（镜像内置示例） 10 # 作业参数（SparkPi 计算圆周率的迭代次数）
2. Cluster Mode（集群模式）
在 Cluster Mode 下，Spark Driver 由 Nomad 调度至集群节点运行，提交作业的客户端仅负责提交任务，不保留 Driver 进程。适用于生产环境中长时间运行的后台作业。
使用命令：
bashdocker run --network=host -it hashicorp/spark-nomad ./opt/spark/bin/spark-submit \ --master nomad \ # 指定调度器为 Nomad --deploy-mode cluster \ # 指定部署模式为集群模式 --docker-image hashicorp/spark-nomad \ # 指定 Driver 和 Executor 使用的 Docker 镜像 --distribution local:///opt/spark \ # 指定 Spark 分发路径（镜像内置路径） --driver-memory 512m \ # Driver 内存大小 --executor-memory 512m \ # 每个 Executor 内存大小 --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ # 作业主类（示例为 SparkPi） local:/opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \ # 作业 JAR 包路径（镜像内置示例） 10 # 作业参数（SparkPi 计算圆周率的迭代次数）
关键配置参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--master nomad | 必选，指定 Spark 作业的主调度器为 Nomad。 |
--deploy-mode | 可选，指定部署模式：client（默认，客户端模式）或 cluster（集群模式）。 |
--docker-image | 必选，指定 Spark Executor（Cluster Mode 下还包括 Driver）使用的 Docker 镜像，需与当前镜像一致。 |
--distribution | 必选，指定 Spark 分发路径，固定为 local:///opt/spark（镜像内置 Spark 安装目录）。 |
--driver-memory | 可选，指定 Driver 内存大小，如 512m、1g。 |
--executor-memory | 可选，指定每个 Executor 内存大小，如 512m、1g。 |
--class | 必选，指定 Spark 作业主类（全类名）。 |
| 作业参数 | 可选，传递给 Spark 作业的自定义参数（如示例中的 10 为 SparkPi 的迭代次数）。 |
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 spark-nomad 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/hashicorp/spark-nomad:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull hashicorp/spark-nomad:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"