您正在查看 Kubernetes 版本的文档： v1.22
Kubernetes v1.22 版本的文档已不再维护。您现在看到的版本来自于一份静态的快照。如需查阅最新文档，请点击 最新版本。
KubeDirector：在 Kubernetes 上运行复杂状态应用程序的简单方法
作者：Thomas Phelan（BlueData）
KubeDirector 是一个开源项目，旨在简化在 Kubernetes 上运行复杂的有状态扩展应用程序集群。KubeDirector 使用自定义资源定义（CRD） 框架构建，并利用了本地 Kubernetes API 扩展和设计哲学。这支持与 Kubernetes 用户/资源 管理以及现有客户端和工具的透明集成。
我们最近介绍了 KubeDirector 项目，作为我们称为 BlueK8s 的更广泛的 Kubernetes 开源项目的一部分。我很高兴地宣布 KubeDirector 的 pre-alpha 代码现在已经可用。在这篇博客文章中，我将展示它是如何工作的。
KubeDirector 提供以下功能：
- 无需修改代码即可在 Kubernetes 上运行非云原生有状态应用程序。换句话说，不需要分解这些现有的应用程序来适应微服务设计模式。
- 本机支持保存特定于应用程序的配置和状态。
- 与应用程序无关的部署模式，最大限度地减少将新的有状态应用程序装载到 Kubernetes 的时间。
KubeDirector 使熟悉数据密集型分布式应用程序（如 Hadoop、Spark、Cassandra、TensorFlow、Caffe2 等）的数据科学家能够在 Kubernetes 上运行这些应用程序 -- 只需极少的学习曲线，无需编写 GO 代码。由 KubeDirector 控制的应用程序由一些基本元数据和相关的配置工件包定义。应用程序元数据称为 KubeDirectorApp 资源。
要了解 KubeDirector 的组件，请使用类似于以下的命令在 GitHub 上克隆存储库：
git clone http://<userid>@github.com/bluek8s/kubedirector.
Spark 2.2.1 应用程序的 KubeDirectorApp 定义位于文件 kubedirector/deploy/example_catalog/cr-app-spark221e2.json 中。
~> cat kubedirector/deploy/example_catalog/cr-app-spark221e2.json
{
"apiVersion": "kubedirector.bluedata.io/v1alpha1",
"kind": "KubeDirectorApp",
"metadata": {
"name" : "spark221e2"
},
"spec" : {
"systemctlMounts": true,
"config": {
"node_services": [
{
"service_ids": [
"ssh",
"spark",
"spark_master",
"spark_worker"
],
…
应用程序集群的配置称为 KubeDirectorCluster 资源。示例 Spark 2.2.1 集群的 KubeDirectorCluster 定义位于文件
kubedirector/deploy/example_clusters/cr-cluster-spark221.e1.yaml 中。
~> cat kubedirector/deploy/example_clusters/cr-cluster-spark221.e1.yaml
apiVersion: "kubedirector.bluedata.io/v1alpha1"
kind: "KubeDirectorCluster"
metadata:
name: "spark221e2"
spec:
app: spark221e2
roles:
- name: controller
replicas: 1
resources:
requests:
memory: "4Gi"
cpu: "2"
limits:
memory: "4Gi"
cpu: "2"
- name: worker
replicas: 2
resources:
requests:
memory: "4Gi"
cpu: "2"
limits:
memory: "4Gi"
cpu: "2"
- name: jupyter
…
使用 KubeDirector 在 Kubernetes 上运行 Spark
使用 KubeDirector，可以轻松在 Kubernetes 上运行 Spark 集群。
首先，使用命令 kubectl version 验证 Kubernetes（版本 1.9 或更高）是否正在运行
~> kubectl version
Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"11", GitVersion:"v1.11.3", GitCommit:"a4529464e4629c21224b3d52edfe0ea91b072862", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2018-09-09T18:02:47Z", GoVersion:"go1.10.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"11", GitVersion:"v1.11.3", GitCommit:"a4529464e4629c21224b3d52edfe0ea91b072862", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2018-09-09T17:53:03Z", GoVersion:"go1.10.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
使用以下命令部署 KubeDirector 服务和示例 KubeDirectorApp 资源定义：
cd kubedirector
make deploy
这些将启动 KubeDirector pod：
~> kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kubedirector-58cf59869-qd9hb 1/1 Running 0 1m
kubectl get KubeDirectorApp 列出中已安装的 KubeDirector 应用程序
~> kubectl get KubeDirectorApp
NAME AGE
cassandra311 30m
spark211up 30m
spark221e2 30m
现在，您可以使用示例 KubeDirectorCluster 文件和 kubectl create -f deploy/example_clusters/cr-cluster-spark211up.yaml 命令
启动 Spark 2.2.1 集群。验证 Spark 集群已经启动:
~> kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kubedirector-58cf59869-djdwl 1/1 Running 0 19m
spark221e2-controller-zbg4d-0 1/1 Running 0 23m
spark221e2-jupyter-2km7q-0 1/1 Running 0 23m
spark221e2-worker-4gzbz-0 1/1 Running 0 23m
spark221e2-worker-4gzbz-1 1/1 Running 0 23m
现在运行的服务包括 Spark 服务：
~> kubectl get service
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubedirector ClusterIP 10.98.234.194 <none> 60000/TCP 1d
kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 1d
svc-spark221e2-5tg48 ClusterIP None <none> 8888/TCP 21s
svc-spark221e2-controller-tq8d6-0 NodePort 10.104.181.123 <none> 22:30534/TCP,8080:31533/TCP,7077:32506/TCP,8081:32099/TCP 20s
svc-spark221e2-jupyter-6989v-0 NodePort 10.105.227.249 <none> 22:30632/TCP,8888:30355/TCP 20s
svc-spark221e2-worker-d9892-0 NodePort 10.107.131.165 <none> 22:30358/TCP,8081:32144/TCP 20s
svc-spark221e2-worker-d9892-1 NodePort 10.110.88.221 <none> 22:30294/TCP,8081:31436/TCP 20s
将浏览器指向端口 31533 连接到 Spark 主节点 UI：
就是这样! 事实上，在上面的例子中，我们还部署了一个 Jupyter notebook 和 Spark 集群。
要启动另一个应用程序（例如 Cassandra），只需指定另一个 KubeDirectorApp 文件：
kubectl create -f deploy/example_clusters/cr-cluster-cassandra311.yaml
查看正在运行的 Cassandra 集群：
~> kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
cassandra311-seed-v24r6-0 1/1 Running 0 1m
cassandra311-seed-v24r6-1 1/1 Running 0 1m
cassandra311-worker-rqrhl-0 1/1 Running 0 1m
cassandra311-worker-rqrhl-1 1/1 Running 0 1m
kubedirector-58cf59869-djdwl 1/1 Running 0 1d
spark221e2-controller-tq8d6-0 1/1 Running 0 22m
spark221e2-jupyter-6989v-0 1/1 Running 0 22m
spark221e2-worker-d9892-0 1/1 Running 0 22m
spark221e2-worker-d9892-1 1/1 Running 0 22m
现在，您有一个 Spark 集群（带有 Jupyter notebook ）和一个运行在 Kubernetes 上的 Cassandra 集群。
使用 kubectl get service 查看服务集。
~> kubectl get service
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
kubedirector ClusterIP 10.98.234.194 <none> 60000/TCP 1d
kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 1d
svc-cassandra311-seed-v24r6-0 NodePort 10.96.94.204 <none> 22:31131/TCP,9042:30739/TCP 3m
svc-cassandra311-seed-v24r6-1 NodePort 10.106.144.52 <none> 22:30373/TCP,9042:32662/TCP 3m
svc-cassandra311-vhh29 ClusterIP None <none> 8888/TCP 3m
svc-cassandra311-worker-rqrhl-0 NodePort 10.109.61.194 <none> 22:31832/TCP,9042:31962/TCP 3m
svc-cassandra311-worker-rqrhl-1 NodePort 10.97.147.131 <none> 22:31454/TCP,9042:31170/TCP 3m
svc-spark221e2-5tg48 ClusterIP None <none> 8888/TCP 24m
svc-spark221e2-controller-tq8d6-0 NodePort 10.104.181.123 <none> 22:30534/TCP,8080:31533/TCP,7077:32506/TCP,8081:32099/TCP 24m
svc-spark221e2-jupyter-6989v-0 NodePort 10.105.227.249 <none> 22:30632/TCP,8888:30355/TCP 24m
svc-spark221e2-worker-d9892-0 NodePort 10.107.131.165 <none> 22:30358/TCP,8081:32144/TCP 24m
svc-spark221e2-worker-d9892-1 NodePort 10.110.88.221 <none> 22:30294/TCP,8081:31436/TCP 24m
参与其中
KubeDirector 是一个完全开放源码的 Apache v2 授权项目 – 在我们称为 BlueK8s 的更广泛的计划中，它是多个开放源码项目中的第一个。 KubeDirector 的 pre-alpha 代码刚刚发布，我们希望您加入到不断增长的开发人员、贡献者和使用者社区。 在 Twitter 上关注 @BlueK8s，并通过以下渠道参与: