简介
Apache Spark 是一个强大的统一分析引擎，用于大规模数据处理。本文将详细介绍如何使用 Docker 和 Docker Compose 快速部署一个包含一个 Master 节点和两个 Worker 节点的 Spark 集群。这种方法不仅简化了集群的搭建过程，还提供了资源隔离、易于扩展等优势。
前置条件
在开始之前，请确保你的环境中已经准备好了以下组件：
- 安装并运行 Docker Engine。
- 安装 Docker Compose，用于定义和运行多容器应用。
- 主机能够连接到 Docker Hub 以下载所需的镜像。
Docker Compose 文件配置
dockercomposeyml_16">创建 docker-compose.yml
首先，创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，并添加如下内容：
version: '3'
services:master:image: bitnami/spark:3.5.4container_name: masteruser: rootenvironment:- SPARK_MODE=master- SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080- SPARK_MASTER_PORT=7077ports:- '8080:8080'- '7077:7077'volumes:- ./python:/pythonworker1:image: bitnami/spark:3.5.4container_name: worker1user: rootenvironment:- SPARK_MODE=worker- SPARK_MASTER_URL=spark://master:7077- SPARK_WORKER_MEMORY=1G- SPARK_WORKER_CORES=1depends_on:- masterworker2:image: bitnami/spark:3.5.4container_name: worker2user: rootenvironment:- SPARK_MODE=worker- SPARK_MASTER_URL=spark://master:7077- SPARK_WORKER_MEMORY=1G- SPARK_WORKER_CORES=1depends_on:- master
networks:default:driver: bridge
启动 Spark 集群
进入保存 docker-compose.yml 文件的目录，执行以下命令启动集群：
docker compose up -d
这将构建并以后台模式启动所有容器。
验证集群状态
成功启动后，您可以通过浏览器访问 {您的虚拟机IP}:8080 查看 Spark Master 的 Web UI，确认 worker1 和 worker2 是否已成功连接。
运行 Spark 作业
为了测试集群功能，可以提交一个简单的 Python 脚本 pi.py 计算圆周率 Pi 的近似值。脚本内容如下：
from pyspark.sql import SparkSessionif __name__ == "__main__":spark = SparkSession.builder.appName("Pi Calculator").getOrCreate()numSamples = 100000000count = spark.sparkContext.parallelize(range(1, numSamples)).count()print(f"Pi is roughly {4.0 * count / numSamples}")spark.stop()
将此脚本放置于 ./python 目录下，并通过以下命令提交作业：
docker-compose exec master /opt/bitnami/spark/bin/spark-submit --master spark://master:7077 /python/pi.py
结束语
通过上述步骤，您已经成功地使用 Docker 部署了一个包含一个 Master 节点和两个 Worker 节点的 Spark 集群。这种部署方式不仅快速便捷，而且便于根据需求调整配置（如增加 Worker 节点数量或调整资源配置）。希望这篇教程能帮助您快速上手 Spark 集群的 Docker 部署！
