随着企业数据规模的快速增长，传统物理机或虚拟机部署Apache DolphinScheduler面临着环境配置复杂、资源利用率低、扩展性差等痛点。特别是在需要运行Spark等大数据计算任务时，手动维护多套环境、处理依赖冲突、应对突发流量等问题更是让运维团队疲于奔命。

Kubernetes云原生部署为这些问题提供了优雅的解决方案——通过容器化实现环境一致性，利用共享存储解决Spark等二进制文件的分发难题，配合自动扩缩容实现资源的弹性利用。

为此，本文将深入探讨在Kubernetes环境中部署Apache DolphinScheduler并集成Spark作业的完整实践，帮助你从零构建一个高可用、易扩展的云原生调度平台。

环境准备

前置要求

• Kubernetes集群（1.19+）
• kubectl命令行工具
• Helm 3.x
• 存储类支持ReadWriteMany访问模式（用于共享存储）

部署架构

基础部署

1. 添加Helm仓库

helm repo add dolphinscheduler https://dolphinscheduler.apache.org/helm
helm repo update

2. 创建命名空间

kubectl create namespace dolphinscheduler

3. 配置values.yaml

创建自定义的 values.yaml文件，关键配置如下：

# 共享存储配置 - 关键配置，用于存储Spark等二进制文件
common:
  sharedStoragePersistence:
    enabled: true  # 必须启用以支持Spark
    mountPath: "/opt/soft"
    accessModes:
      - "ReadWriteMany"
    storageClassName: "your-storage-class"  # 替换为实际的存储类
    storage: "20Gi"
  
  configmap:
    # Spark环境变量配置
    SPARK_HOME: "/opt/soft/spark"
    HADOOP_HOME: "/opt/soft/hadoop"
    HADOOP_CONF_DIR: "/opt/soft/hadoop/etc/hadoop"
    JAVA_HOME: "/opt/java/openjdk"
# 数据库配置（使用外部数据库）
externalDatabase:
  enabled: true
  host: "your-mysql-host"
  port: "3306"
  database: "dolphinscheduler"
  username: "root"
  password: "your-password"
  type: "mysql"
# Worker配置
worker:
  replicas: 2
  env:
    WORKER_EXEC_THREADS: "10"

4. 部署DolphinScheduler

helm install dolphinscheduler dolphinscheduler/dolphinscheduler \
  --namespace dolphinscheduler \
  --values values.yaml \
  --version 3.2.0  # 使用具体版本号

5. 验证部署状态

# 查看Pod状态
kubectl get pods -n dolphinscheduler
# 查看服务
kubectl get svc -n dolphinscheduler
# 查看PVC状态
kubectl get pvc -n dolphinscheduler

Spark集成配置

1. 下载Spark二进制包

# 下载Spark 3.2.1为例
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.1/spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz

2. 复制到Worker容器

由于共享存储已挂载到 /opt/soft，只需复制到一个Worker Pod即可：

# 复制Spark二进制包到容器
kubectl cp spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz dolphinscheduler-worker-0:/opt/soft -n dolphinscheduler
# 进入容器解压
kubectl exec -it dolphinscheduler-worker-0 -n dolphinscheduler bash
cd /opt/soft
tar zxf spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz
rm -f spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz
ln -s spark-3.2.1-bin-hadoop2.7 spark
# 验证Spark安装
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --version

3. 配置Hadoop（如需Spark on YARN）

如果需要使用Spark on YARN模式，还需要配置Hadoop：

# 下载Hadoop二进制包
wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
# 复制到容器
kubectl cp hadoop-3.3.1.tar.gz dolphinscheduler-worker-0:/opt/soft -n dolphinscheduler
# 解压配置
kubectl exec -it dolphinscheduler-worker-0 -n dolphinscheduler bash
cd /opt/soft
tar zxf hadoop-3.3.1.tar.gz
rm -f hadoop-3.3.1.tar.gz
ln -s hadoop-3.3.1 hadoop
# 配置Hadoop环境变量（已在values.yaml中配置）
export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/soft/hadoop/etc/hadoop

验证Spark任务

1. Shell任务验证

首先通过Shell任务验证Spark环境：

在DolphinScheduler Web UI中创建Shell任务：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.1.jar

检查任务日志是否包含输出 Pi is roughly 3.14...。

2. Spark任务验证

上传资源文件

1. 在DolphinScheduler资源中心上传 spark-examples_2.12-3.2.1.jar
2. 创建Spark任务，配置如下：

• 程序类型：Java
• 主函数的Class： org.apache.spark.examples.SparkPi
• 主程序包： spark-examples_2.12-3.2.1.jar
• 部署方式： local
• Master： local[*]

Spark SQL任务验证

创建Spark SQL任务：

-- 创建测试表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table (
  id INT,
  name STRING
) USING parquet;
-- 插入测试数据
INSERT INTO test_table VALUES (1, 'test'), (2, 'dolphinscheduler');
-- 查询数据
SELECT * FROM test_table;

配置参数：

• 程序类型：SQL
• 部署方式： local
• Master： local[*]

支持的Spark部署模式

根据DolphinScheduler文档，当前Kubernetes部署中对不同Spark模式的支持情况：

高级配置

1. 自定义Worker镜像

如果需要预装Spark，可以构建自定义Worker镜像：

FROM dolphinscheduler.docker.scarf.sh/apache/dolphinscheduler-worker:3.2.0
# 安装Spark
RUN wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.1/spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz && \
    tar zxf spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/soft && \
    rm -f spark-3.2.1-bin-hadoop2.7.tgz && \
    ln -s /opt/soft/spark-3.2.1-bin-hadoop2.7 /opt/soft/spark
# 设置环境变量
ENV SPARK_HOME=/opt/soft/spark

构建并推送镜像：

docker build -t your-registry/dolphinscheduler-worker:spark .
docker push your-registry/dolphinscheduler-worker:spark

修改 values.yaml：

worker:
  image:
    repository: your-registry/dolphinscheduler-worker
    tag: spark

2. 资源限制配置

为Worker配置资源限制：

worker:
  resources:
    limits:
      memory: "8Gi"
      cpu: "4"
    requests:
      memory: "4Gi"
      cpu: "2"

3. Worker自动扩缩容

DolphinScheduler支持基于KEDA的Worker自动扩缩容：

# 安装KEDA
kubectl create namespace keda
helm install keda kedacore/keda --namespace keda --version v2.0.0
# 启用Worker自动扩缩容
helm upgrade dolphinscheduler dolphinscheduler/dolphinscheduler \
  --namespace dolphinscheduler \
  --set worker.keda.enabled=true \
  --set worker.keda.minReplicaCount=1 \
  --set worker.keda.maxReplicaCount=10

故障排查

1. 查看Pod日志

# 查看Worker日志
kubectl logs dolphinscheduler-worker-0 -n dolphinscheduler -f
# 查看特定任务日志
kubectl logs dolphinscheduler-worker-0 -n dolphinscheduler | grep "task"

2. 验证共享存储

# 检查PVC状态
kubectl get pvc -n dolphinscheduler
# 进入容器验证挂载
kubectl exec -it dolphinscheduler-worker-0 -n dolphinscheduler bash
df -h | grep opt/soft
ls -la /opt/soft

3. 验证环境变量

kubectl exec -it dolphinscheduler-worker-0 -n dolphinscheduler bash
echo $SPARK_HOME
echo $HADOOP_HOME
$SPARK_HOME/bin/spark-submit --version

4. 常见问题

问题1：Spark命令找不到

• 检查 SPARK_HOME环境变量是否正确配置
• 验证Spark二进制文件是否正确解压到 /opt/soft

问题2：共享存储无法挂载

• 确认存储类支持ReadWriteMany访问模式
• 检查PVC状态和存储类配置

问题3：Spark on YARN失败

• 确认Hadoop环境正确配置
• 验证 HADOOP_CONF_DIR指向正确的配置目录
• 检查YARN集群连接性

生产环境建议

1. 存储配置：使用高性能存储类（如SSD）作为共享存储，提升Spark作业性能
2. 资源配额：为Worker设置合理的资源限制，避免资源争抢
3. 监控告警：配置Pod和作业级别的监控告警
4. 高可用：Master和Worker至少配置2个副本
5. 备份策略：定期备份数据库和资源文件

Notes

本文基于Apache DolphinScheduler 3.2.0版本编写，不同版本可能存在配置差异。Spark-Kubernetes(cluster)原生模式在当前版本中尚不支持，如需此功能需等待后续版本更新。实际部署时请根据具体环境调整配置参数，特别是存储类、数据库连接等环境相关配置。