Kubernetes 上 Apache Kylin Spark 立方探索

Kubernetes已巩固其作为事实上的容器编排和调度标准的地位，这一地位得到了Docker官方和Mesos的支持。自版本2.3.0起，Spark已支持将任务提交到Kubernetes进行计算，并与Apache Kylin集成，提供了一个创新的平台，用于大规模数据分析。

Kylin on Kubernetes 的优势

将 Kylin 部署在 Kubernetes 上带来了众多优势：

• 弹性和可扩展性： Kubernetes 可以根据需要自动扩展或缩减 Kylin 集群，从而优化资源利用并满足变化的工作负载需求。
• 资源隔离： Kubernetes 将 Kylin 组件隔离在独立的容器中，确保资源隔离和故障域。
• 自我修复： Kubernetes 可以自动重启失败的容器，确保服务高可用性。
• 简化管理： Kubernetes 提供了集中的管理界面，简化了 Kylin 集群的部署、配置和监控。

Spark Cubing 与 Kylin

Spark Cubing 是 Spark 中的一项技术，用于通过聚合和预计算来优化查询性能。Kylin利用 Spark Cubing 的优势，构建了多维数据集，这些多维数据集经过优化，可快速处理复杂查询。

部署 Kylin on Kubernetes

在 Kubernetes 上部署 Kylin 需要遵循几个步骤：

1. 创建 Kubernetes 集群： 使用 kubectl 命令或第三方工具创建一个 Kubernetes 集群。
2. 部署 Kylin Helm Chart： 使用 Helm 部署 Kylin Helm Chart，这是一个预配置的 Kubernetes 清单，它定义了 Kylin 的部署。
3. 配置 Kylin： 配置 Kylin 以使用 Spark on Kubernetes，并根据需要调整设置。

示例代码

以下示例代码展示了如何使用 Helm 部署 Kylin Helm Chart：

helm repo add kylin https://apache.github.io/kylin-helm
helm install kylin apache/kylin -n kylin --set image.pullPolicy=IfNotPresent

案例研究

某电子商务公司将 Kylin 部署在 Kubernetes 上，以分析其庞大数据集。通过利用 Kubernetes 的弹性和可扩展性，该公司能够根据需求自动调整 Kylin 集群，从而优化资源利用并满足高峰时期的需求。此外，Kubernetes 的资源隔离和故障域确保了 Kylin 服务的高可用性，即使在节点故障的情况下也能继续运行。

结论

将 Apache Kylin 部署在 Kubernetes 上为大规模数据分析提供了强大的平台。通过利用 Kubernetes 的优势，组织可以创建弹性、可扩展且易于管理的 Kylin 集群，从而提高查询性能并优化资源利用。