在Spark Streaming job中读取Kafka topic(s)中的messages时，有时我们会需要同步记录下每次读取的messages的offsetRange。...要达到这一目的，下面这两段代码（代码1和代码2）都是正确的，而且是等价的。...writeOffsetToZookeeper(zkClient, zkPathRoot, offsets); } return null; } }); 但是要注意，下面这两段代码（代码3和代码4）是错误的，...它们都会抛出一个exception：java.lang.ClassCastException: org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD cannot be cast...to org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges 代码3（错误）： ----------------------- JavaPairInputDStream
我本地用的是 Docker Edge 里面配的 K8S Cluster，大家尝试的话可以下载并通过设置来开启，需要注意的是，资源要调大一点，不然 Spark 启动之后机会一直在等待资源。 ? ?...2.3 应用日志 首先是展示在终端的日志，这部分的日志是从 LoggingPodStatusWatcherImpl 打印出来的，这个类的作用格式检测 K8S 上 Spark App 的 Pod 的状态...在2.3已经支持 K8S 的集群管理的模式了，相关的实现可以参考 Spark 源码中 resource-managers/kubernetes 下的实现，其实现的方案主要是利用了 K8S 的 Java...Spark 都容器化了，那么跑在 K8S 上也就很合理，毕竟 K8S 调度 Docker 镜像的容器非常成熟。...跑在 K8S 上就没有了物理机的概念了，全部上云，这样对资源的利用以及成本的核算都会更 通过 K8S 的 NameSpace 和 Quotas，可以提供多租户的集群共享。
在 Kubernetes 中，Job 是一种用来运行一次或多次任务的控制器对象。...本文将通过一个简单的示例来介绍如何创建一个 Kubernetes Job，并对 Job 的执行状态进行查询。 示例 首先，我们需要一个任务。...在 Pod 的日志中可以看到任务的输出： $ kubectl logs myjob-x8spq Start running the job... The job is completed....任务完成后，可以在 Pod 的日志中看到这个信息： $ kubectl logs myjob-4s4td Hello Kubernetes 可以使用以下命令查询任务的执行状态： $ kubectl get...在实际应用中，可以根据具体的需求选择合适的选项和参数来配置 Job 对象。
的仓库里面并没有合适的 Kafka 的 Chart 包： $ helm repo add incubator http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts-incubator...41.595746 +0800 CST deployed kafka-0.20.8 5.0.1 正常情况下隔一会儿就会部署上3个实例的 kafka 和 zookeeper 的集群...kafka on k8s > 这个时候在 test1 这个 topic 这边的监听器里面可以看到对应的消息记录了： $ kubectl -n kafka exec -ti testclient --...k8s 到这里就表明我们部署的 kafka 已经成功运行在了 Kubernetes 集群上面。...当然我们这里只是在测试环境上使用，对于在生产环境上是否可以将 kafka 部署在 Kubernetes 集群上需要考虑的情况就非常多了，对于有状态的应用都更加推荐使用 Operator 去使用，比如 Confluent
Kafka 是目前最流行的分布式消息发布订阅系统，Kafka 功能非常强大，但它同样也很复杂，需要一个高可用的强大平台来运行，在微服务盛行，大多数公司都采用分布式计算的今天，将 Kafka 作为核心的消息系统使用还是非常有优势的...如果你在 Kubernetes 集群中运行你的微服务，那么在 Kubernetes 中运行 Kafka 集群也是很有意义的，这样可以利用其内置的弹性和高可用特性，我们可以使用内置的 Kubernetes...下面我们将来介绍下如何在 Kubernetes 上构建分布式的 Kafka 集群，这里我们将使用 Helm Chart 和 StatefulSet 来进行部署，当然如果想要动态生成持久化数据卷，还需要提前配置一个...当前基于 Helm 官方仓库的 chartincubator/kafka 在 Kubernetes 上部署的 Kafka，使用的镜像是 confluentinc/cp-kafka:5.0.1，即部署的是...比如需要注意 zk 集群我们并没有做持久化，如果是生产环境一定记得做下数据持久化，在 values.yaml 文件中根据需求进行定制即可，当然对于生产环境还是推荐使用 Operator 来搭建 Kafka
今天被同事问了一个简单又不简单的问题，一个spark app里面有两个job，那么，他们可以并行执行吗？...理论上，我们写spark core都不会用到多线程，那个代码的执行确实是一条线下去，当遇到action算子时会被阻塞，开始解析并执行这个spark任务，当任务执行完才会继续往下走。...我们可以想想平时提交多job的任务，在webui上是不是一开始只看见一个job，一个执行完了才会有下一个。 那么如何并行呢？...我们可以简单这么理解，他会先将我们的代码逻辑解析出来，放到一个集合，然后在写个死循环，每隔一段时间去把集合里面的逻辑执行一遍。...这样一来spark streaming就不局限于单个线程执行了，因为所有job都解析好了，我只是要去执行job，那我当然可以开启一个线程池，直接去执行任务了，而事实上，如果你看它底层实现，也确实是这样，
1.3 Kafka 的安装与配置 1.3.1 上传kafka_2.12-1.0.2.tgz到服务器并解压 1.3.2 配置环境变量并生效 1.3.3 配置/opt/kafka_2.12-1.0.2.../config中的server.properties文件 配置kafka存储持久化数据目录 创建上述持久化数据目录 1.4 启动Kafka 进入Kafka安装的根目录，执行如下命令：...启动成功，可以看到控制台输出的最后一行的started状态：此时kafka安装成功。...1.5 重新开一个窗口，查看Zookeeper的节点 1.6 此时Kafka是前台模式启动，要停止，使用Ctrl+C 如果要后台启动，使用命令： 查看Kafka的后台进程： 停止后台运行的Kafka...查看指定主题的详细信息 创建主题，该主题包含多个分区 2.2 kafka-console-consumer.sh用于消费消息 2.3 kafka-console-producer.sh用于生产消息
由于我正在运行一个 Kubernetes 集群，我希望将 GPU 暴露给工作负载，以便利用现有的基础设施轻松托管、调度和部署 GPU 助力的应用程序。 译自 CUDA on Kubernetes。...我目前在一台运行 Debian 11 的裸机单节点上使用 containerd 运行 Kubernetes 1.28“集群”，所以这篇文章将假设一个类似的设置，尽管我尝试链接到其他设置的相关资源。...有关配置设备插件的更多详细信息，请参阅 GitHub 上的自述文件。...Test PASSED 如果一切正常，只需在每个您想要访问 GPU 资源的工作负载上添加 nvidia.com/gpu 的资源限制即可。...在撰写本文时，我的完整家庭实验室配置可在 GitHub 上作为参考。
可以使用 Kubernetes 中的 Jenkins pod 部署这些技术， Jenkins pod 可以根据团队的具体需求进行扩展。...由于 Jenkins 和 Kubernetes 的原生兼容性，设置自己的 CI/CD 流水线非常容易。与基于 VM 的部署相比，在 Kubernetes 上部署 Jenkins 优势更明显。...在大多数 CI/CD 工作流中，手动推送请求实际上很方便，因为现在您可以通过流水线更好地控制想要推送的代码。...Jenkins 和 Kubernetes 让我们回到我们的主要观点：在 Kubernetes 上使用 Jenkins 。...这种组合能够在不同的情况下改进 CI/CD 工作流，包括在更大的开发项目中。
介绍 == Netdata可用于监视kubernetes集群并显示有关集群的信息，包括节点内存使用率、CPU、网络等，简单的说，Netdata仪表板可让您全面了解Kubernetes集群，包括在每个节点上运行的服务和...root@hello:~# kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes... kubectl get svc NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes...10.100.122.173 19999:30518/TCP 2s root@hello:~# 通过http://:30518 访问浏览器中的netdata...仪表板 [2a8de81edea4462aac070499223de171~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image] 点击左侧可以查看具体每一台机器的信息 https://www.oiox.cn
ApplicationMasters 消除了对活跃客户端的依赖：启动应用程序的进程可以终止，并且从在集群上由 YARN 管理的进程继续协作运行。...1.1 Cluster部署模式 在 Cluster 模式下，Spark Driver 在集群主机上的 ApplicationMaster 上运行，它负责向 YARN 申请资源，并监督作业的运行状况。...当用户提交了作业之后，就可以关掉 Client，作业会继续在 YARN 上运行。 ? Cluster 模式不太适合使用 Spark 进行交互式操作。...需要用户输入的 Spark 应用程序（如spark-shell和pyspark）需要 Spark Driver 在启动 Spark 应用程序的 Client 进程内运行。...在YARN上运行Spark Shell应用程序 要在 YARN 上运行 spark-shell 或 pyspark 客户端，请在启动应用程序时使用 --master yarn --deploy-mode
由于 Spark 的懒执行, 在驱动程序调用一个action之前, Spark 应用不会做任何事情. ...针对每个 action, Spark 调度器就创建一个执行图(execution graph)和启动一个 Spark job 每个 job 由多个stages 组成, 这些 stages 就是实现最终的...这是因为一个 Spark job 的执行是被 DAG 来处理. ...Jobs Spark job 处于 Spark 执行层级结构中的最高层. 每个 Spark job 对应一个 action, 每个 action 被 Spark 应用中的驱动所程序调用. ...(程序代码一样, 只是作用在了不同的数据上) 一个 task 不能被多个执行器来执行, 但是, 每个执行器会动态的分配多个 slots 来执行 tasks, 并且在整个生命周期内会并行的运行多个
配置较大的 -Xms -Xmx 参数 Jenkins 是由 Java 编写的编排引擎，在 Full GC 时会 Stop The World(STW)。...request 应该解接近真实值，如果有足够的机器资源，应该配置亲和性，让 Jenkins 尽可能运行在单独的机器上。...使用 Kubernetes plugin 在 Kuberntes 上构建 基于物理机、虚拟机的构建，增加了运维成本、限制了并发的数量。...使用 Kubernetes plugin 插件在 Kubernetes 上进行构建能充分利用云原生易扩展、易维护的优势，进行大规模的构建。...参考: 在 Kubernetes 上动态创建 Jenkins Slave 。 6.
在 kubernetes 上部署 Jenkins 在k8s上运行jenkins之前，我们需要知道几件事情: 可以通过image修改 jenkins 镜像的版本 可以通过nodeSelector选择 jenkins...pod 运行在哪个 Node(cpu/mem 充足)节点上 我们对 Jenkins 的运行做了资源限制，如果不够，可以按需修改，limits和requests中的 CPU 单位通常是指 CPU 的千分之一为最小单位...在 k8s 上被指定到了kube-ops命令空间下，如果没有，请提前创建kubectl create ns kube-ops 使用 jenkins 最头疼的事就是插件下载不下来，无法正常运行，因此有两个办法就是...，如果你的nodeSelector服务器上没有这个 jenkins 的镜像，可能需要一段时间拉取 kubectl apply -f jenkins-deployment-with-svc.yaml 当...jenkins 运行成功之后，我们应该如何访问呢，此处我们通过 traefik 的ingressroute增加一个路由，用于在(k8s 集群外)外部访问 jenkins,如果你还没有 Traefik，
kafka kafka作为一个消息队列，在企业中主要用于缓存数据，当然，也有人用kafka做存储系统，比如存最近七天的数据。...在spark 1.3以前，SPark Streaming与kafka的结合是基于Receiver方式，顾名思义，我们要启动1+个Receiver去从kafka里面拉去数据，拉去的数据会每隔200ms生成一个...block，然后在job生成的时候，取出该job处理时间范围内所有的block，生成blockrdd，然后进入Spark core处理。...自Spark1.3以后，增加了direct Stream API，这种呢，主要特点是去掉了Receiver，在生成job，去取rdd的时候，计算每个partition要取数据的offset范围，然后生成一个...还有一点，spark Streaming与kafka的结合是不会发现kafka动态增加的topic或者partition。 Spark的详细教程，请关注浪尖公众号，查看历史推文。
在k8s上运行jenkins之前，我们需要知道几件事情： 可以通过 image修改jenkins镜像的版本 可以通过 nodeSelector选择jenkins pod运行在哪个Node(cpu/mem...充足)节点上 我们对Jenkins的运行做了资源限制，如果不够，可以按需修改， limits和 requests中的CPU单位通常是指CPU的千分之一为最小单位，所以1000m就表示1个CPU,200m...表示0.2个 我们对jenkins的数据做了持久化配置，通过nfs提供pv,如果你有ceph,glusterfs，可以按需修改 jenkins在k8s上被指定到了 kube-ops命令空间下，如果没有，...，如果你的 nodeSelector服务器上没有这个jenkins的镜像，可能需要一段时间拉取 kubectl apply -f jenkins-deployment-with-svc.yaml 当jenkins...运行成功之后，我们应该如何访问呢，此处我们通过traefik的 ingressroute增加一个路由，用于在(k8s集群外)外部访问jenkins。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51383232 在《Spark快速大数据分析》里有一段不明觉厉的...一、实验环境 spark 1.5.0 二、PageRank算法简介（摘自《Spark快速大数据分析》） PageRank是执行多次连接的一个迭代算法，因此它是RDD分区操作的一个很好的用例...在Spark中编写PageRank的主体相当简单：首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作，来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值，然后使用flatMap创建出...实际上，linksRDD的字节数一般来说也会比ranks大得多，毕竟它包含每个页面的相邻页面列表（由页面ID组成），而不仅仅是一个Double值，因此这一优化相比PageRank的原始实现（例如普通的MapReduce...（4）在循环体中，我们在reduceByKey()后使用mapValues()；因为reduceByKey()的结果已经是哈希分区的了，这样一来，下一次循环中将映射操作的结果再次与links进行连接操作时就会更加高效
在此 Job 中，Pod 仅在达到 Failed 阶段时才会被替换，而不是在它们处于终止过程中（Terminating）时被替换。...在集群中启用该特性后，你可以在创建带索引的 Job（Indexed Job）时指定 .spec.backoffLimitPerIndex 字段。...这两个 Pod 在第二次失败后都超出了指定的.spec.backoffLimitPerIndex，因此停止重试。...相比之下，如果禁用了基于索引的回退， 那么有问题的、特定索引的 Pod 将被重试，直到超出全局 backoffLimit，之后在启动一些索引值较高的 Pod 之前， 整个 Job 将被标记为失败。...concepts/workloads/controllers/job/#pod-failure-policy [9] 带索引的 Job（Indexed Job）: https://kubernetes.io
为了保证应用的稳定性，我们通过 podAntiAffinity 指定了 Pod 的反亲和性，这样可以保证不会有两个副本出现在同一个节点上。...Service 是无头服务，没有 ClusterIP，也没有 ExternalIP，这个 Service 会直接解析到 Pod 的 IP 列表，当应用完全部署到 Kubernetes 集群上后，我们就可以按照不同的节点来进行访问了...rs.status() 显示副本集名称和成员数量 在成员列表中也可以看到每个成员的 FQDN 名称和状态，不过需要注意的是 FQDN 只能在 Kubernetes 集群内部访问： ?...，但是是软策略，所以4个 Pod 会经量分散到不同的节点上。...到这里我们就成功地将 MongoDB 部署到了 Kubernetes 集群，而且还是可伸缩的。
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