Spark是新一代分布式内存计算框架，Apache开源的*项目。相比于Hadoop Map-Reduce计算框架，Spark将中间计算结果保留在内存中，速度提升10~100倍；同时它还提供更丰富的算子，采用弹性分布式数据集(RDD)实现迭代计算，更好地适用于数据挖掘、机器学习算法，极大提升开发效率。

    Docker是轻量级虚拟化容器技术，具有轻便性、隔离性、一致性等特点，可以极大简化开发者的部署运维流程，降低服务器成本。

    Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，提供应用部署、维护、 扩展等功能，能够方便地管理大规模跨主机的容器应用。

    相比于在物理机上部署，在Kubernetes集群上部署Spark集群，具有以下优势：

1. 快速部署：安装1000台级别的Spark集群，在Kubernetes集群上只需设定worker副本数目replicas=1000，即可一键部署。

2. 快速升级：升级Spark版本，只需替换Spark镜像，一键升级。

3. 弹性伸缩：需要扩容、缩容时，自动修改worker副本数目replicas即可。

4. 高一致性：各个Kubernetes节点上运行的Spark环境一致、版本一致

5. 高可用性：如果Spark所在的某些node或pod死掉，Kubernetes会自动将计算任务，转移到其他node或创建新pod。

6. 强隔离性：通过设定资源配额等方式，可与WebService应用部署在同一集群，提升机器资源使用效率，从而降低服务器成本。

接下来我们将介绍，如何使用 Docker和Kubernetes创建Spark集群（其中包含1个Spark-master和N个Spark-worker）。

参考文档：https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/examples/spark

首先需要准备以下工具：

● 安装并运行 kubernetes 集群

● 安装 kubectl 命令行工具 

一、构建Docker镜像

1. 从源码build：

下载：https://github.com/kubernetes/application-images/blob/master/spark

docker build -t index.caicloud.io/spark:1.5.2 .
docker build -t index.caicloud.io/zeppelin:0.5.6 zeppelin/

连接国外网络较慢，构建镜像的时间有些长，请耐心等待……

2. 从镜像仓库pull：

a)  才云科技的镜像仓库（index.caicloud.io）

docker login index.caicloud.io 
docker pull index.caicloud.io/spark:1.5.2 
docker pull index.caicloud.io/zeppelin:0.5.6

b) DockerHub的镜像仓库（index.docker.io）

docker login index.docker.io
docker pull index.docker.io/caicloud/spark:1.5.2
docker pull index.docker.io/caicloud/zeppelin:0.5.6

 

二、在Kubernetes上创建Spark集群

首先下载创建Kubernetes应用所需的Yaml文件: https://github.com/caicloud/public/tree/master/spark

第一步：创建命名空间namespace

    Kubernetes通过命名空间，将底层的物理资源划分成若干个逻辑的“分区”，而后续所有的应用、容器都是被部署在一个具体的命名空间里。每个命名空间可以设置独立的资源配额，保证不同命名空间中的应用不会相互抢占资源。此外，命名空间对命名域实现了隔离，因此两个不同命名空间里的应用可以起同样的名字。创建命名空间需要编写一个yaml文件：

# namespace/namespace-spark-cluster.yaml
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: "spark-cluster"
  labels:
    name: "spark-cluster"

 

创建Namespace:
$ kubectl create -f namespace/namespace-spark-cluster.yaml

查看Namespace:
$ kubectl get ns
NAME          LABELS             STATUS
default       <none>             Active
spark-cluster name=spark-cluster Active

使用Namespace: (${CLUSTER_NAME}和${USER_NAME}可在kubeconfig文件中查看)
$ kubectl config set-context spark --namespace=spark-cluster --cluster=${CLUSTER_NAME} --user=${USER_NAME}
$ kubectl config use-context spark

 

第二步：启动master服务

    先创建Spark-master的ReplicationController，然后创建spark所提供的两个Service(spark-master-service，spark-webui)。让Spark-workers使用spark-master-service来连接Spark-master，并且通过spark-webui来查看集群和任务运行状态。

1) 创建ReplicationController：

    Kubernetes追求高可用设计，通过Replication Controller来保证每个应用时时刻刻会有指定数量的副本在运行。例如我们通过编写一个Replication Controller来运行一个nginx应用，就可以在yaml中指定5个默认副本。Kubernetes会自动运行5个nginx副本，并在后期时时对每一个副本进行健康检查（可以支持自定义的检查策略）。当发现有副本不健康时，Kubernetes会通过自动重启、迁移等方法，保证nginx会时刻有5个健康的副本在运行。对于spark-master，目前我们指定其副本数为1 (replicas: 1)；对于spark-worker，我们指定其副本数为N (replicas: N，N >= 1)。

    spark-master-controller.yaml可参考如下：

# replication-controller/spark-master-controller.yaml
kind: ReplicationController
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-master-controller
spec:
  replicas: 1
  selector:
    component: spark-master
  template:
    metadata:
      labels:
        component: spark-master
    spec:
      containers:
        - name: spark-master
          image: index.caicloud.io/spark:1.5.2
          command: ["/start-master"]
          ports:
            - containerPort: 7077
            - containerPort: 8080
          resources:
            requests:
              cpu: 100m

 

创建Master-ReplicationController：
$ kubectl create -f replication-controller/spark-master-controller.yaml
replicationcontroller "spark-master-controller" created

 

2) 创建Master-Service：

    Kubernetes追求以服务为中心，并推荐为系统中的应用创建对应的Service。以nginx应用为例，当通过Replication Controller创建了多个nginx的实例（容器）后，这些不同的实例可能运行在不同的节点上，并且随着故障和自动修复，其IP可能会动态变化。为了保证其他应用可以稳定地访问到nginx服务，我们可以通过编写yaml文件为nginx创建一个Service，并指定该Service的名称（如nginx-service）；此时，Kubernetes会自动在其内部一个DNS系统中（基于SkyDNS 和etcd实现）为其添加一个A Record, 名字就是 “nginx-service”。随后，其他的应用可以通过 nginx-service来自动寻址到nginx的一个实例（用户可以配置负载均衡策略）。
    spark-master-service.yaml可参考如下：

# service/spark-master-service.yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-master
spec:
  ports:
    - port: 7077
      targetPort: 7077
  selector:
    component: spark-master

 

创建Master-Service:
$ kubectl create -f service/spark-master-service.yaml
service "spark-master"created

 

3) 创建WebUI-Service：

    如上所述，Service会被映射到后端的实际容器应用上，而这个映射是通过Kubernetes的标签以及Service的标签选择器实现的。例如我们可以通过如下的spark-web-ui.yaml来创建一个WebUI的Service, 而这个Service会通过 “selector: component: spark-master”来把WebUI的实际业务映射到master节点上:

# service/spark-webui.yaml
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-webui
  namespace: spark-cluster
spec:
  ports:
    - port: 8080
      targetPort: 8080
  selector:
    component: spark-master

 

创建spark-webui-service：
$ kubectl create -f service/spark-webui.yaml
service "spark-webui" created

 

完成创建ReplicationController(rc)、Service(svc)后，检查 Master 是否能运行和访问：

$ kubectl get rc
NAME                      DESIRED   CURRENT   AGE
spark-master-controller   1         1         23h

$ kubectl get svc
NAME           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
spark-master   10.254.106.29   <none>        7077/TCP   1d
spark-webui    10.254.66.138   <none>        8080/TCP   18h

$ kubectl get pods
NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
spark-master-controller-b3gbf   1/1       Running   0          23h

 

确认master正常运行后，再使用Kubernetes proxy连接Spark WebUI：

kubectl proxy --port=8001

然后通过http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/spark-cluster/services/spark-webui/查看spark的任务运行状态。

 

第三步：启动 Spark workers

    Spark workers 启动时需要 Master service处于运行状态，我们可以通过修改replicas来设定worker数目（比如设定 replicas: 4，即可建立4个Spark Worker）。注意我们可以为每一个worker节点设置了CPU和内存的配额，保证Spark的worker应用不会过度抢占集群中其他应用的资源。

    spark-worker-controller.yaml可参考如下：

# replication-controller/spark-worker-controller.yaml
kind: ReplicationController
apiVersion: v1
metadata:
  name: spark-worker-controller
spec:
  replicas: 4
  selector:
    component: spark-worker
  template:
    metadata:
      labels:
        component: spark-worker
    spec:
      containers:
        - name: spark-worker
          image: index.caicloud.io/spark:1.5.2
          command: ["/start-worker"]
          ports:
            - containerPort: 8081
          resources:
            requests:
              cpu: 100m

创建spark-worker的ReplicationController：

$ kubectl create -f replication-controller/spark-worker-controller.yaml
replicationcontroller"spark-worker-controller" created

 

查看 workers是否正常运行

1.     通过WebUI查看： worker就绪后应该出现在UI中。（这可能需要一些时间来拉取镜像并启动pods）

2.   通过kubectl查询状态（可看到spark-worker都已经正常运行）：

</pre><p><pre name="code" class="plain">$ kubectl get pods
NAME                            READY     STATUS              RESTARTS   AGE
spark-master-controller-b3gbf   1/1       Running             0          1d
spark-worker-controller-ill4z   1/1       Running             1          2h
spark-worker-controller-j29sc   1/1       Running             0          2h
spark-worker-controller-siue2   1/1       Running             0          2h
spark-worker-controller-zd5kb   1/1       Running             0          2h

 

第四步：提交Spark任务

两种方式：Spark-client或Zeppelin。

通过Spark-client，可以利用spark-submit来提交复杂的Python脚本、Java/Scala的jar包代码；

通过Zeppelin，可以直接在命令行或UI编写简单的spark代码。

1.     通过Spark-client提交任务

$ kubectl get pods | grep worker

NAME                            READY     STATUS    RESTARTS   AGE
spark-worker-controller-1h0l7   1/1       Running   0          4h
spark-worker-controller-d43wa   1/1       Running   0          4h
spark-worker-controller-ka78h   1/1       Running   0          4h
spark-worker-controller-sucl7   1/1       Running   0          4h

$ kubectl exec spark-worker-controller-1h0l7 -it bash
$ cd /opt/spark

# 提交python spark任务
./bin/spark-submit \
    --executor-memory 4G \
    --master spark://spark-master:7077 \
    examples/src/main/python/wordcount.py \
    "hdfs://hadoop-namenode:9000/caicloud/spark/data"

# 提交scala spark任务
./bin/spark-submit 
    --executor-memory 4G
    --master spark://spark-master:7077
    --class io.caicloud.LinearRegression
    /nfs/caicloud/spark-mllib-1.0-SNAPSHOT.jar
    "hdfs://hadoop-namenode:9000/caicloud/spark/data"

 

2.   通过Zeppelin提交任务

    使用Zeppelin提交时有两种方式：pod exec 和 zeppelin-UI。我们先创建zeppelin的ReplicationController：

$ kubectl create -f replication-controller/zeppelin-controller.yaml
replicationcontroller "zeppelin-controller"created

查看zeppelin：
$ kubectl get pods -l component=zeppelin
NAME                        READY     STATUS    RESTARTS   AGE
zeppelin-controller-5g25x   1/1       Running   0          5h

 

a) 通过zeppelin exec pods方式提交

$ kubectl exec zeppelin-controller-5g25x -it pyspark

b) 通过zeppelin UI方式提交

使用已创建的Zeppelin pod，设置WebUI的映射端口：

$ kubectl port-forward zeppelin-controller-5g25x 8080:8080

访问 http://localhost:8080/，并提交测试代码：

 

使用Spark的问题

●  Spark的master与worker无法通信

解决办法：查看Spark Master Service是否正常

●  Spark资源与调度问题

a) worker数量不要超过kubernetes集群的节点数量（如果超过，spark性能会下降）

b) executor-memory不要超过机单台器最大内存，executor-cores不要超过单台机器的CPU核数

c) 如果遇到insufficient resources问题，检查是否有其他任务在运行并kill

d) 同一个kubernetes节点上，可能会分配多个worker，导致性能下降（这时最好重新创建worker）

e) 内存、磁盘IO、网络IO、CPU都可能成为Spark的性能瓶颈

●  任务运行时的问题

SocketTimeoutException: Accept timeout —— spark版本为1.5.2时，试试将jdk版本由1.8降低至1.7

 

使用Zeppelin的问题

●  Zeppelin pod很大，拉取镜像可能会消耗一段时间，取决于你的网络条件

● 第一次运行Zeppelin时， pipeline可能会花费很多时间（约一分钟），需要比较多的时间来初始化。

● kubectl port-forward可能不会长时间保持稳定状态。如果发现Zeppelin变成断开(disconnected)，port-forward很可能出现故障，这时需要重启

● 从ZeppelinUI提交任务，运行时间不稳定（波动较大）

 

为了测试Spark性能，我们需要使用大量数据，但kubernetes节点所在的机器磁盘空间有限（20G）。通过为每台机器挂载NFS/GlusterFS大网盘，解决大数据存储的问题。

接下来我们将介绍，如何使用Spark从NFS中读取数据，以及其中遇到的问题。

1. 首先为每个kubernetes节点安装nfs-client，挂载nfs网盘（假设NFS-server为10.57.*.33，数据存于/data1T5目录下）

 

$ sudo apt-get install nfs-common
$ sudo mkdir -p /data1T5
$ sudo mount -t nfs 10.57.*.33:/data1T5 /data1T5

2. 声明PersistentVolumes(pv)和PersistentVolumeClaims(pvc)，使得Kubernetes能连接NFS数据网盘：

 

$ kubectl create -f nfs/nfs_pv.yaml
$ kubectl create -f nfs/nfs_pvc.yaml

# nfs/nfs_pv.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
    name: spark-cluster
spec:
    capacity:
        storage: 1535Gi
    accessModes:
        - ReadWriteMany
    nfs:
        server: 10.57.*.33
        path: "/data1T5"

# nfs/nfs_pvc.yaml
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: spark-cluster
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteMany
  resources:
    requests:
      storage: 1535Gi

 

3. 为Spark的ReplicationController增加volumeMounts和volumes两项，并重新create，使得Spark容器能访问NFS数据。

    修改spark-master-controller.yaml和spark-worker-controller.yaml，存为nfs/spark-master-controller.nfs.yaml 和 nfs/spark-worker-controller.nfs.yaml

 

$ kubectl delete rc spark-master-controller
$ kubectl create -f nfs/spark-master-controller.nfs.yaml
$ kubectl delete rc spark-worker-controller
$ kubectl create -f nfs/spark-worker-controller.nfs.yaml

 

4. 使用exec方式进入master/worker所在的pod，可以看到nfs挂载的/data1T5目录：

 

$ kubectl exec spark-worker-controller-1h0l7 -it bash
[email protected]:/# ls -al /data1T5/

成功挂载后，即可在Spark程序中，使用sc.textFile()读取NFS数据。

 

注意事项：

a) 如果希望使用spark从nfs中读取数据，必须事先在kubernetes集群的所有节点上安装nfs-client

b) 使用spark从多台nfs-client读取一台nfs-server数据时，遇到IO瓶颈，读取速率只有30MB~40MB/s

本机搭建三节点 k8s 集群

本文的侧重点在实际操作，k8s 组件基本概念相关的信息请参考 k8s 官方文档或 Kubernetes 指南 – by feiskyer

https://kubernetes.io/docs/concepts/

https://github.com/feiskyer/kubernetes-handbook

如果对于本文有什么建议、意见及疑问，欢迎提 issue，或直接发邮件交流(邮箱很容易能找到，不再提供)。

环境依赖

本文假设读者会使用 Linux 命令行。

k8s 的镜像源在墙外，所以需要读者掌握*的技能。这个部分不属于本文的描述范围，我使用的方案是 * + Privoxy，有需要可以跟我交流。

- Docker : 1.13.1

- kube* : 1.10

- flannel : 0.10.0

- virtualBox: 5.2.8

- OS : ubuntu-16.04.4-server-amd64.iso

virtualBox 的版本不太重要，Docker 和 kube* 的版本最好使用 k8s 推荐的版本，否则可能会有问题，推荐的 Docker 版本可以在版本的 release 文档中查看。OS 的版本不同，后面的一些配置的方法会略有不同。

搭建目标

flannel.1 是 每台机器上的一个 VNI，通过 ifconfig 命令可以查看该接口的信息。

从任意一台机器 ping 另外两台机器 flanel.1 的 IP 能通就算集群搭建成功。

# from master

$ ping 10.244.1.0

PING 10.244.1.0 (10.244.1.0) 56(84) bytes of data.

64 bytes from 10.244.1.0: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.659 ms

64 bytes from 10.244.1.0: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.478 ms

64 bytes from 10.244.1.0: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.613 ms

^C

--- 10.244.1.0 ping statistics ---

3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 1999ms

rtt min/avg/max/mdev = 0.478/0.583/0.659/0.079 ms

$ ping 10.244.2.0

PING 10.244.2.0 (10.244.2.0) 56(84) bytes of data.

64 bytes from 10.244.2.0: icmp_seq=1 ttl=64 time=0.459 ms

64 bytes from 10.244.2.0: icmp_seq=2 ttl=64 time=0.504 ms

64 bytes from 10.244.2.0: icmp_seq=3 ttl=64 time=0.553 ms

^C

--- 10.244.2.0 ping statistics ---

3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2058ms

rtt min/avg/max/mdev = 0.459/0.505/0.553/0.042 ms

k8s 个组件之间的关系

其实这个没必要多说，Kubernetes Components或 Kubernetes 核心组件 – by feiskyer讲的已经非常好了，这里提到只是强调一下这部分的重要性。

https://kubernetes.io/docs/concepts/overview/components/

https://kubernetes.feisky.xyz/zh/components/

k8s Pod 网络模型简介

图片来源：一次Flannel和Docker网络不通定位问题

http://www.cnblogs.com/ericnie/p/8028681.html

为了省事，我直接引用了别人画的模型图。对于本次搭建的集群模型简单描述如下：

• cni0 和 flannel.1 都是 VNI，由 flannel 组件创建，集群搭建完成后可以通过 ifconfig 进行查看。
• flannel 组件 在每台机器上运行了一个 flanneld，它是用来转发流量，解决主机间通信的问题。
• enp0s8 是 virtualBox 的 Host-Only 适配器。

配置流程

使用 virtualBox 创建三台虚拟机

virtualBox 安装比较简单，不再介绍，GUI 工具用起来也很方便，这部分只介绍我认为需要提示的部分。

1. 默认只有一个 NAT 适配器，添加一个 Host-Only Adapter。NAT 适配器是虚拟机用来访问互联网的，Host-Only 适配器是用来虚拟机之间通信的。
2. 以 Normal Start 方式启动虚拟机安装完系统以后，因为是 server 版镜像，所以没有图形界面，直接使用用户名密码登录即可。
3. 修改配置，enp0s8 使用静态 IP。配置请参考 SSH between Mac OS X host and Virtual Box guest。注意配置时将其中的网络接口名改成你自己的 Host-Only Adapter 对应的接口。
4. 一台虚拟机创建完成以后可以使用 clone 方法复制出两台节点出来，注意 clone 时为新机器的网卡重新初始化 MAC 地址。
5. 三台虚拟机的静态 IP 都配置好以后就可以使用 ssh 在本地主机的终端上操作三台虚机了。虚机使用 Headless Start 模式启动

https://gist.github.com/c-rainstorm/1bbd44b388acd35ca6eaf07d1fbd9bc7

安装 Docker

三台都装

当前 Ubuntu 的 docker 版本刚好合适，所以可以直接安装，但是有必要提前查看一下 docker 版本，以免装错。

# apt search docker.io

apt-get update

apt-get install -y docker.io

systemctl enable docker

systemctl start docker

docker 配置代理。镜像源在墙外，docker pull image 需要代理

mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

cat <<EOF >/etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf

[Service]

Environment="HTTP_PROXY=https://192.168.99.1:8118/"

Environment="HTTPS_PROXY=https://192.168.99.1:8118/"

Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,localaddress,.localdomain.com"

EOF

systemctl daemon-reload

systemctl restart docker

测试配置

docker info | grep Proxy # 有输出说明配置成功

docker pull gcr.io/google-containers/busybox:1.27 # pull 成功代表工作正常。

Google 镜像库

https://console.cloud.google.com/gcr/images/google-containers/GLOBAL?project=google-containers

安装 kube* 组件

三台都装

apt-get update && apt-get install -y apt-transport-https

curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | apt-key add -

cat <<EOF >/etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list

deb http://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main

EOF

apt-get update

apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl

systemctl enable kubelet

systemctl start kubelet

Master 节点配置 cgroup driver

docker info | grep -i cgroup # 一般是 cgroupfs

cat /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf # --cgroup-driver 对应值默认是 systemd

#两个值不一致的话使用以下命令修改

sed -i "s/cgroup-driver=systemd/cgroup-driver=cgroupfs/g" /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf

#重启 kubelet

systemctl daemon-reload

systemctl restart kubelet

curl 访问的是墙外的网站，无法访问的话可以配置系统代理。

http://192.168.99.1:8118/ 是我本地使用的 HTTP 代理，Privoxy 监听 8118 端口，按照实际情况修改该地址。

# 全局代理，不推荐

cat <<EOF >>/etc/environment

http_proxy="http://192.168.99.1:8118/"

https_proxy="http://192.168.99.1:8118/"

no_proxy="master, node1, node2, 192.168.99.1"

EOF

source /etc/environment

#当前 shell,推荐

export http_proxy="http://192.168.99.1:8118/"

export https_proxy="http://192.168.99.1:8118/"

export no_proxy="master, node1, node2, 192.168.99.1"

apt 使用代理

cat <<EOF >>/etc/apt/apt.conf

Acquire::http::Proxy "http://192.168.99.1:8118/";

Acquire::https::Proxy "https://192.168.99.1:8118/";

EOF

搭建集群

禁用交换区

k8s 文档明确要求的。

三台都禁用

swapoff -a

初始化 master 节点

初始化过程会访问墙外网站，如果 init 不能顺利执行，请配置全局代理

kubeadm init --apiserver-advertise-address=192.168.99.200 --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

1. --apiserver-advertise-address=192.168.99.200 绑定 apiserver 到 master 节点的 Host-Only 适配器的地址，默认是绑到 NAT 的地址上，这样其他机器是永远也访问不到的。
2. --pod-network-cidr=10.244.0.0/16 指定 pod 网络地址空间，我们使用 flannel 组件必须使用这个空间。
3. kubeadm 的完整参考手册 kubeadm reference guide
4. 推荐保存最后输出的 join 命令到文件(以免忘记或找不到了)，方便添加节点到集群。如果忘了也找不到输出了，网上有方法生成哈希值，请自行查找。

配置 kubectl 访问集群

# root user

export KUBECONFIG=/etc/kubernetes/admin.conf

# non-root user

mkdir -p $HOME/.kube

sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config

sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

# 从本地主机操作，需要在本地安装 kubectl 客户端

mkdir -p ~/.kube

scp <username>@192.168.99.200:/home/<username>/.kube/config ~/.kube/config # 从 master 复制配置文件到本地

测试配置

kubectl cluster-info #有正常输出即可

安装 flannel 网络

flannel 默认的监听接口是 NAT 适配器的接口，我们需要的是 Host-Only 适配器的接口，所以需要修改 kube-flannel.yml 文件

wget https://raw.githubusercontent.com/coreos/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml

给 /opt/bin/flanneld 命令添加 --iface="enp0s8" 参数 # enp0s8 是 Host-Only 适配器对应的接口

kubectl apply -f kube-flannel.yml

测试配置

kubectl get pods --all-namespaces -o wide # 稍等一会，下载镜像需要一定时间，最后应该显示 flannel pods 是 Running 状态， kube-dns 也是 Running 状态

消除 master 隔离。默认 master 上不调度 pods，要允许另外的 pods 在 master 上运行请执行该命令

kubectl taint nodes --all node-role.kubernetes.io/master-

添加节点到集群

在节点上执行 kubeadm init 最后输出的 join 命令

kubeadm join --token <token> <master-ip>:<master-port> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

最后

feiskyer 为该搭建过程写了自动化脚本，有兴趣可以尝试一下。

https://github.com/feiskyer/ops

参考返回搜狐，查看更多

1. k8s 官方文档 https://kubernetes.io/docs/concepts/
2. Kubernetes 指南 – by feiskyer https://github.com/feiskyer/kubernetes-handbook
3. 一次Flannel和Docker网络不通定位问题 http://www.cnblogs.com/ericnie/p/8028681.html
4. coreos/flannel – README https://github.com/coreos/flannel/blob/master/README.md
5. Installing kubeadm https://kubernetes.io/docs/setup/independent/install-kubeadm/
6. Docker Ubuntu Behind Proxy https://*.com/questions/26550360/docker-ubuntu-behind-proxy?utm_medium=organic&utm_source=google_rich_qa&utm_campaign=google_rich_qa
7. Using kubeadm to Create a Cluster https://kubernetes.io/docs/setup/independent/create-cluster-kubeadm/