Implantação automatizada de cluster Spark em nuvem Bare Metal
Introdução
Apache Spark é uma estrutura de computação distribuída amplamente utilizada para processamento de big data. Ele fornece uma solução flexível e escalável para processar grandes quantidades de dados em tempo hábil. No entanto, implantar e gerenciar um cluster Spark pode ser uma tarefa desafiadora, especialmente para aqueles que são novos na área de big data.
Nos últimos anos, os provedores Bare Metal Cloud (BMC) surgiram como uma solução promissora para a execução de sistemas distribuídos. Os BMCs oferecem benefícios da computação em nuvem, como alocação flexível de recursos, ao mesmo tempo em que oferecem benefícios de desempenho de hardware dedicado. Neste artigo, discutiremos como automatizar a implantação de um cluster Spark em um provedor Bare Metal Cloud usando ferramentas de código aberto.
O que é uma Nuvem Bare Metal (BMC)?
Um provedor Bare Metal Cloud oferece acesso a servidores físicos dedicados que podem ser usados para executar cargas de trabalho virtualizadas ou em contêineres. Os BMCs oferecem benefícios da computação em nuvem, como alocação flexível de recursos e escalonamento fácil, ao mesmo tempo em que oferecem benefícios de desempenho de hardware dedicado.
Os BMCs são uma excelente opção para executar sistemas distribuídos, como o Apache Spark, que exigem alto desempenho e baixa latência. Os BMCs podem fornecer desempenho consistente, o que é essencial para executar cargas de trabalho de processamento de big data.
Implantação automatizada do Spark Cluster no BMC
A implantação de um cluster Spark em um BMC pode ser uma tarefa demorada e sujeita a erros. Para simplificar esse processo, podemos usar ferramentas de código aberto como Ansible, Terraform e Packer para automatizar o processo de implantação. Veja como podemos automatizar a implantação de um cluster Spark em um BMC -
Etapa 1: provisionar servidor Bare Metal usando Terraform
Terraform é uma ferramenta de código aberto que automatiza a implantação de infraestrutura. Podemos usar o Terraform para provisionar um servidor bare metal no BMC. O Terraform pode ser usado para definir a configuração do servidor de forma declarativa, facilitando o gerenciamento da infraestrutura como código.
Aqui está um exemplo de como provisionar um servidor bare metal usando Terraform -
resource "bmc_baremetal_server" "spark" {
hostname = "spark-worker-1"
plan = "c2.medium.x86"
region = "us-west"
}
Neste exemplo, definimos um servidor bare metal com nome de host spark-worker-1 na região us-west. Também especificamos o plano do servidor, que determina a quantidade de CPU, RAM e armazenamento alocado para o servidor.
Etapa 2: instalar o Spark e as dependências usando Ansible
Depois que o servidor bare metal for provisionado, precisamos instalar o Spark e suas dependências no servidor. Ansible é uma ferramenta de código aberto que pode automatizar o gerenciamento de configuração de servidores. Podemos usar o Ansible para instalar o Spark e suas dependências no servidor bare metal.
Aqui está um exemplo de como instalar o Spark e suas dependências usando Ansible -
- name: Install Java
apt:
name: openjdk-8-jdk
- name: Download and extract Spark
get_url:
url: https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
dest: /opt
mode: 0755
validate_certs: no
- name: Create symbolic link for Spark
file:
src: /opt/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2
dest: /opt/spark
state: link
- name: Set environment variables for Spark
lineinfile:
path: /etc/environment
line: "export SPARK_HOME=/opt/spark"
Neste exemplo, usamos Ansible para instalar Java, baixar e extrair Spark, criar um link simbólico para Spark e definir variáveis de ambiente para Spark. Isso garantirá que o Spark e suas dependências sejam instalados e configurados corretamente no servidor bare metal.
Etapa 3: criar imagem de cluster Spark usando Packer
Packer é uma ferramenta de código aberto que pode automatizar a criação de imagens de máquinas. Podemos usar o Packer para criar uma imagem de máquina que contenha o Spark e suas dependências pré-instaladas. Isso economizará tempo ao provisionar novos nós do Spark no cluster.
Aqui está um exemplo de como criar uma imagem de cluster Spark usando Packer -
{
"builders": [
{
"type": "bmc-ssh",
"ssh_username": "root",
"ssh_password": "mypassword",
"ssh_host": "{{ user `bmc_host` }}",
"ssh_port": 22,
"bmc_user": "{{ user `bmc_user` }}",
"bmc_password": "{{ user `bmc_password` }}",
"bmc_project": "{{ user `bmc_project` }}",
"bmc_instance": "{{ user `bmc_instance` }}",
"bmc_domain": "{{ user `bmc_domain` }}",
"bmc_region": "{{ user `bmc_region` }}",
"bmc_image": "{{ user `bmc_image` }}",
"bmc_size": "{{ user `bmc_size` }}",
"bmc_network": "{{ user `bmc_network` }}",
"bmc_subnet": "{{ user `bmc_subnet` }}"
}
],
"provisioners": [
{
"type": "shell",
"inline": [
"apt-get update",
"apt-get install -y openjdk-8-jdk",
"wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz",
"tar -xzf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz",
"mv spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 /opt/spark",
"rm spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz",
"echo 'export SPARK_HOME=/opt/spark' >> /etc/environment"
]
}
]
}
Neste exemplo, usamos o Packer para criar uma imagem de máquina BMC que contém o Spark e suas dependências pré-instaladas. Usamos o construtor bmc-ssh para conectar-se ao servidor bare metal usando SSH e executar comandos de provisionamento. Depois que a imagem for criada, podemos usá-la para provisionar novos nós Spark no cluster.
Etapa 4: provisionar cluster Spark usando Terraform e Ansible
Finalmente, podemos usar Terraform e Ansible para provisionar e configurar o cluster Spark. Podemos definir a configuração do cluster usando Terraform e usar Ansible para instalar o Spark e suas dependências em cada nó do cluster.
Aqui está um exemplo de como provisionar um cluster Spark usando Terraform e Ansible -
resource "bmc_baremetal_server" "spark_master" {
hostname = "spark-master"
plan = "c2.medium.x86"
region = "us-west"
}
resource "bmc_baremetal_server" "spark_worker" {
count = 3
hostname = "spark-worker-${count.index + 1}"
plan = "c2.medium.x86"
region = "us-west"
}
module "spark_cluster" {
source = "github.com/example/spark-cluster"
spark_master_hostname = bmc_baremetal_server.spark_master.hostname
spark_worker_hostnames = [
bmc_baremetal_server.spark_worker[0].hostname,
bmc_baremetal_server.spark_worker[1].hostname,
bmc_baremetal_server.spark_worker[2].hostname
]
}
Neste exemplo, definimos um nó mestre Spark e três nós de trabalho Spark usando Terraform. Usamos o recurso `bmc_baremetal_server` para definir a configuração de cada nó. Também usamos o parâmetro `count` para criar três nós de trabalho.
Em seguida, usamos o parâmetro `module` para definir a configuração do cluster Spark usando um módulo separado. O parâmetro `source` aponta para o repositório GitHub que contém o código do módulo.
Dentro do módulo, usamos Ansible para instalar o Spark e suas dependências em cada nó do cluster. Usamos o parâmetro `spark_master_hostname` para configurar o nó mestre do Spark e o parâmetro `spark_worker_hostnames` para configurar os nós de trabalho do Spark.
Conclusão
Neste artigo, discutimos como automatizar a implantação de um cluster Spark em um provedor Bare Metal Cloud usando ferramentas de código aberto como Terraform, Ansible e Packer. Mostramos como provisionar um servidor bare metal, instalar o Spark e suas dependências, criar uma imagem de cluster Spark e provisionar um cluster Spark usando Terraform e Ansible.
Automatizar a implantação de um cluster Spark em um BMC pode economizar tempo e reduzir erros em comparação com a implantação manual. Os BMCs oferecem benefícios de desempenho de hardware dedicado, tornando-os uma excelente escolha para executar sistemas distribuídos como o Spark. Com a ajuda de ferramentas de código aberto, qualquer pessoa pode implantar e gerenciar um cluster Spark em um BMC.