摘要： 容器开启数据服务之旅系列（二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析 （二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析 概述 本文为大家介绍一种容器化的数据服务Spark + OSS on ACK，允许Spark分布式计算节点对阿里云OSS对象存储的直接访问。
容器开启数据服务之旅系列（二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析
（二）：Kubernetes如何助力Spark大数据分析
概述
本文为大家介绍一种容器化的数据服务Spark + OSS on ACK，允许Spark分布式计算节点对阿里云OSS对象存储的直接访问。借助阿里云Kubernetes容器服务与阿里云OSS存储资源的深度整合，允许Spark分布式内存计算，机器学习集群对云上的大数据直接进行分析和保存结果。
先决条件
你已经通过阿里云容器服务创建了一个Kubernetes集群，详细步骤参见创建Kubernetes集群
从容器服务控制台创建一个Spark OSS实例
使用三次点击来创建一个1 master + 3 worker 的Spark OSS的实例
1 登录 https://cs./
2 点击 “应用目录”
3 选择 "spark-oss", 点击 “参数”

给你的应用一个名字， e.g. spark-oss-online2（必选）填写你的oss_access_key_id和oss_access_key_secret
Worker:# set OSS access keyID and secretoss_access_key_id: <Your sub-account>oss_access_key_secret: <your key_secret of sub-account>
3.（可选）修改工作节点数目 Worker.Replicas: 3

4 点击 “部署”
5 点击 “Kubernetes 控制台”，查看部署实例
6 点击 服务， 查看外部端点, 点击URL访问Spark集群

7 测试Spark集群
1.打开一个spark-shell
kubectl get pod | grep worker
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-fmzjs 1/1 Running 0 44m
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-mbsc4 1/1 Running 0 44m
spark-oss-online2-worker-57894f65d8-zhwr4 1/1 Running 0 44m
kubectl exec -it spark-oss-online2-worker-57894f65d8-fmzjs -- /opt/spark/bin/spark-shell --master spark://spark-oss-online2-master:7077
粘贴下列代码，使用Spark测试OSS的读写性
// Save RDD to OSS bucketval stringRdd = sc.parallelize(Seq("Test Strings\n Test String2"))stringRdd.saveAsTextFile("oss://eric-new/testwrite12")// Read data from OSS bucketval lines = sc.textFile("oss://eric-new/testwrite12")lines.take(10).foreach(println)
Test Strings
Test String2
CLI 命令行操作
Setup keys and deploy spark cluster in one command
export OSS_ID=<your oss id>export OSS_SECRET=<your oss secrets>helm install -n myspark-oss --set "Worker.oss_access_key_id="$OSS_ID",Worker.oss_access_key_secret="$OSS_SECRET incubator/spark-oss
kubectl get svc| grep ossmyspark-oss-master ClusterIP172.19.9.111 <none>7077/TCP 2mmyspark-oss-webui LoadBalancer 172.19.13.1120.55.104.27 8080:30477/TCP 2m
原文链接
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