本系列有關Radanalytics.io的Kubernetes Spark運算符
OpenShift起源 。 它是一個開源的運營商來管理
Apache Spark集群和應用程序。 為了在OpenShift Origin上部署操作員，第一次需要為其克隆GitHub存儲庫：

git clone https://github.com/radanalyticsio/spark-operator.git

然后使用OpenShift命令行登錄到集群
oc ：

oc login -u <username>:<password>

假設像我和我的團隊以前在OpenShift Origin環境中一樣，開發人員沒有創建CRD的權限，則需要使用Config Maps，因此必須使用
克隆存儲庫中提供的operator-com.yaml文件：

oc apply -f manifest/operator-cm.yaml

上面命令的輸出應類似于以下內容：

serviceaccount/spark-operator created
role.rbac.authorization.k8s.io/edit-resources created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/spark-operator-edit-resources created

成功創建操作員后，您可以嘗試創建第一個集群。 選擇您要使用的特定項目：

oc project <project_name>

然后使用克隆存儲庫中可用的ConfigMap的示例文件創建一個小型Spark集群（1個主服務器和2個工作器）：

oc apply -f examples/cluster-cm.yaml

這是該文件的內容：

apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:name: my-spark-clusterlabels:radanalytics.io/kind: SparkCluster data:config: |-worker:instances: "2"master:instances: "1"

上面命令的輸出是：

configmap/my-spark-cluster created

成功創建集群后，查看OpenShift Web UI，情況應為：

要訪問Spark Web UI，您需要為其創建路由。 可以通過OpenShift Origin UI來執行此操作，方法是選擇Spark服務，然后單擊
路線鏈接。 一旦創建了路由，就可以從OpenShift外部訪問主服務器和工作服務器的Spark Web UI。

現在，您可以使用Spark集群。 您可以通過進入主Pod控制臺，在此處啟動Scala Spark shell并執行一些代碼來開始對其進行測試：

在本系列的第二部分中，我們將在轉到Spark應用程序管理之前探索Spark運算符的實現和配置詳細信息。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2019/05/kubernetes-spark-operator-openshift-origin.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenShift Origin中的Kubernetes Spark运算符（第1部分）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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