这是一个创建于 1783 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
实验室有 12 台 i7-7700, 16G, 4T 的 PC 闲置，想组一个 k8s 集群跑 jupyterhub 和 spark。
目前先拿两台试装遇到一个问题，请教一下各位大佬。
我想要为集群配置持久存储卷，目前通过 google 了解到可以用 NFS 或 Ceph 存储集群的方式。
NFS 的方式根据我查阅到的资料和我实作下来的理解，请问是不是只能用一台电脑提供储存？
Ceph 集群的方式，目前还没有试验成功，但是也苦于如果建 Ceph 集群，就要分几台电脑专门跑，造成资源浪费。
请问各位配置集群节点分布的建议，甚至是其他的解决方案？感谢！
目前先拿两台试装遇到一个问题，请教一下各位大佬。
我想要为集群配置持久存储卷，目前通过 google 了解到可以用 NFS 或 Ceph 存储集群的方式。
NFS 的方式根据我查阅到的资料和我实作下来的理解，请问是不是只能用一台电脑提供储存？
Ceph 集群的方式，目前还没有试验成功，但是也苦于如果建 Ceph 集群，就要分几台电脑专门跑，造成资源浪费。
请问各位配置集群节点分布的建议，甚至是其他的解决方案？感谢！
 |
1
liprais 2020-01-04 16:39:47 +08:00 via iPhone
跑 spark 还不如装个 hadoop
存储执行一块解决了 |
 |
2
morize OP @liprais 本来已经有一个 spark 集群了，只是查资料的时候发现 spark 新版支持了 k8s 所以才列为日后用途之一。目前规划另一个主要用途就是建 jupyterhub 给 lab 同学和老师一起用，个人顺便学习一下新技术。
|
 |
3
ArJun 2020-01-04 16:51:07 +08:00
感觉这么多机器，性能有点过剩吧
|
 |
4
abbottcn 2020-01-04 17:09:16 +08:00 via iPhone
你说的场景我不懂，但是用于高性能计算的集群，一般采用 NFS 方式，把存储共享给所有机器，至少其中一台机器承担 NFS 服务端，共享存储的快慢取决于存储的读写和网络带宽。 其他未涉及过，不晓得。
|
 |
5
momocraft 2020-01-04 17:55:00 +08:00
k8s 支持不少种 volume 啊 只提这两个有什么原因吗?
|
 |
6
xupefei 2020-01-04 18:08:07 +08:00
NFS 可以换成 HDFS，多跑几个 datanode 做负载平衡。
你甚至可以每台机器在 k8s 里面跑 HDFS datanode + Spark worker。 操作 HDFS 可以在 k8s mater 上进行，用 port-forward 把端口搞出来就可以了。 |
|
7
xupefei 2020-01-04 18:25:49 +08:00
另外我推荐装一个 https://rancher.com ，贼好用
|
|
8
morize OP @momocraft 因为刚刚才开始接触 k8s，很多东西不了解，google 到的资料都是这两种较多，我的出发点是不浪费 worker node 的硬盘空间，想找一种方法把所有的硬盘交给 master node 按需分配的方法。如果有其他的方法，我也想尝试看看。
|
 |
10
mikumkf 2020-01-05 01:06:38 +08:00
我这边的需求的安装基于 K8S 的 OpenPAI 系统并且分配 GPU，但是没折腾好，老哥交流下？
|
 |
11
limao693 2020-01-05 07:43:41 +08:00 via iPhone
第一反应是这些机器装个 openstack，然后就可以起任意规格的虚拟机了
|
 |
12
lhx2008 2020-01-05 09:07:22 +08:00 via Android
NFS 不太灵活，ceph 吧，应该可以不要配备份
|
 |
13
tyit 2020-01-05 09:08:21 +08:00 via iPhone
12=3 台 K8s Master 节点，3 台 Ceph 节点，剩余的 K8s Worker 节点？
|
|
14
morize OP @limao693 感谢提供思路，看了一下这个还蛮实用的，之前一直用 gcp 和 aws 的云主机，原来这种 IaaS 自己也能搞出来👍🏻
|
 |
16
goodryb 2020-01-05 17:39:05 +08:00
如果只是跑 k8s，没必要再套一层 OpenStack，性能损耗
我理解部署 k8s 和 ceph 可以复用机器吧，ceph 主要用存储，k8s 用计算资源 |
Select Language