如何使用ECI弹性调度Spark作业_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)-阿里云帮助中心

使用阿里云弹性容器实例（Elastic Container Instance）调度Spark作业，可以不受限于ACK集群的节点计算容量，灵活动态地按需创建Pod（容器组），有效地降低计算成本。本文为您介绍如何使用ECI弹性调度Spark作业。

背景信息

如果您需要使用更多ECI的高级功能，可以通过设置更多的Annotation（注解）对ECI按需进行参数配置，详情请参见ECI Pod Annotation。

前提条件

已在E-MapReduce on ACK控制台创建Spark集群，详情请参见快速使用EMR on ACK。
已开通弹性容器实例服务，详情请参见使用流程。

操作步骤

在ACK集群中安装ECI所需的虚拟节点，详情请参见步骤一：在ACK集群中部署ack-virtual-node组件。

在EMR on ACK上提交Spark作业时，可以通过设置Label（标签）、Annotation或者Spark Conf来实现ECI调度Spark作业。

提交Spark作业详情，请参见提交Spark作业。

说明

本文示例中版本以Spark 3.1.1（EMR-5.2.1-ack）为例，其他版本时请修改sparkVersion和mainApplicationFile的配置。示例中的参数描述，请参见spark-on-k8s-operator。

方式一：配置Pod Label。

设置参数alibabacloud.com/eci为true，将指定Pod调度到ECI上运行，参考示例如下。

apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"
kind: SparkApplication
metadata:
  name: spark-pi-eci
spec:
  type: Scala
  sparkVersion: 3.1.1
  mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
  mainApplicationFile: "local:////opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar"
  arguments:
    - "1000000"
  driver:
    cores: 2
    coreLimit: 2000m
    memory: 4g
  executor:
    cores: 4
    coreLimit: 4000m
    memory: 8g
    instances: 10
    # 通过配置Label，所有Executor使用ECI。
    labels:
      alibabacloud.com/eci: "true"
    #（可选）配置ECI镜像缓存，提升性能
    annotations:
      k8s.aliyun.com/eci-image-cache: "true"

方式二：配置Pod Annotation。

设置参数alibabacloud.com/burst-resource为eci，将指定Pod调度到ECI上运行，Annotation取值包含两种类型：

eci：当集群普通节点的资源不足时，使用ECI。
eci_only：只使用ECI。

参考示例如下。

apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"
kind: SparkApplication
metadata:
  name: spark-pi-eci
spec:
  type: Scala
  sparkVersion: 3.1.1
  mainClass: org.apache.spark.examples.SparkPi
  mainApplicationFile: "local:////opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar"
  arguments:
    - "1000000"
  driver:
    cores: 2
    coreLimit: 2000m
    memory: 4g
  executor:
    cores: 4
    coreLimit: 4000m
    memory: 8g
    instances: 10
    # 通过配置Annotation，当Executor节点资源不足时使用ECI。
    annotations:
      alibabacloud.com/burst-resource: "eci"
      #（可选）配置ECI镜像缓存，提升性能
      k8s.aliyun.com/eci-image-cache: "true"

方式三：配置Spark Conf。

您也可以通过增加Spark Conf来配置Pod Annotation，从而实现ECI调度。Annotation取值与方式二：配置Pod Annotation相同。

进入spark-defaults.conf页签。
1. 登录EMR on ACK。
2. 在EMR on ACK页面，单击目标集群操作列的配置。
3. 在配置页签，单击spark-defaults.conf。

配置Spark集群以启用ECI。

单击上方的新增配置项。

在新增配置项对话框中，添加以下配置。

参数	描述
spark.kubernetes.driver.annotation.alibabacloud.com/burst-resource	Spark Driver是否使用ECI，取值为eci或eci_only。
spark.kubernetes.driver.annotation.k8s.aliyun.com/eci-image-cache	Spark Driver是否使用ECI镜像缓存，建议填写为true。
spark.kubernetes.executor.annotation.alibabacloud.com/burst-resource	Spark Executor是否使用ECI，取值为eci或eci_only
spark.kubernetes.executor.annotation.k8s.aliyun.com/eci-image-cache	Spark Executor是否使用ECI镜像缓存，建议填写为true。
spark.kubernetes.driver.annotation.k8s.aliyun.com/eci-ram-role-name	用于指定创建Spark Driver Pod时应绑定的RAM角色名。填写为AliyunECSInstanceForEMRRole。

单击确定。
在弹出的对话框中，输入执行原因，单击保存。

生效配置。
1. 单击部署客户端配置。
2. 在弹出的对话框中，输入执行原因，单击确定。
3. 在确认对话框中，单击确定。

可选：如果您的作业需要读写OSS数据，或者使用了DLF元数据，访问云服务时还需要额外授予ECI权限。授权方式如下：
- 方式一：通过角色授权ECI以实现免密访问。
  1. 在RAM控制台，创建可信实体为阿里云服务的RAM角色，详情请参见创建普通服务角色。
    说明
    受信服务选择为云服务器。
  2. 为创建的RAM角色授权，权限策略为AliyunOSSFullAccess和AliyunDLFFullAccess。
    为RAM角色授权详情，请参见为RAM角色授权。
  3. 在Spark作业中，按照如下方式添加Annotations，指定创建好的RAM角色即可。
```
annotations:
  k8s.aliyun.com/eci-ram-role-name: <创建的角色名>
```
- 方式二：配置OSS AccessKey或DLF AccessKey。
  - 如果您的作业需要读写OSS数据，则需要在hadoopConf中额外增加AccessKey的配置。配置信息如下。
```
hadoopConf:
  fs.jfs.cache.oss.accessKeyId: <yourAccessKeyId>
  fs.jfs.cache.oss.accessKeySecret: <yourAccessKeySecret>
```
  - 如果您的作业开启了DLF，则需要在hadoopConf中额外增加AccessKey的配置。配置信息如下。
```
hadoopConf:
  dlf.catalog.accessKeyId: <yourAccessKeyId>
  dlf.catalog.accessKeySecret: <yourAccessKeySecret>
  dlf.catalog.akMode: "MANUAL"
```