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jaegertracing/spark-dependencies Docker 镜像 - 轩辕镜像

spark-dependencies
jaegertracing/spark-dependencies
自动构建
这是一个Spark作业,用于从存储中收集跟踪跨度(span),分析服务间依赖关系并存储结果供UI展示,适用于Jaeger生产部署(all-in-one分发无需此作业),默认处理当天UTC的跟踪数据,也可指定其他日期。
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Jaeger Spark dependencies

这是一个Spark作业,用于从存储中收集跟踪跨度(span),分析服务间的链接关系,并存储结果供后续UI展示。注意,生产部署需要此作业,而all-in-one分发版不需要。

此作业解析指定日期(基于UTC)的所有跟踪数据,默认处理当天数据,也可显式指定其他日期。本项目基于zipkin-dependencies。

快速启动

Spark作业可作为Docker容器运行,也可作为Java可执行文件运行:

Docker方式
bash
$ docker run --env STORAGE=cassandra --env CASSANDRA_CONTACT_POINTS=host1,host2 jaegertracing/spark-dependencies

使用--env JAVA_OPTS=-Djavax.net.ssl.设置信任存储和其他Java属性。

Java可执行方式
bash
STORAGE=cassandra java -jar jaeger-spark-dependencies.jar

使用方法

默认情况下,此作业解析当天UTC午夜后的所有跟踪数据。您可以通过YYYY-mm-dd格式的参数指定其他日期,或通过环境变量指定日期。

bash
# 示例:在OS/X上运行作业处理昨天的跟踪数据
$ STORAGE=cassandra java -jar jaeger-spark-dependencies.jar `date -uv-1d +%F`
# 或在Linux上
$ STORAGE=cassandra java -jar jaeger-spark-dependencies.jar `date -u -d '1 day ago' +%F`
配置

jaeger-spark-dependencies通过环境变量应用配置参数。

通用配置变量

以下变量适用于所有存储层:

  • SPARK_MASTER:提交作业的Spark主节点;默认为local[*]
  • DATE:YYYY-mm-dd格式的日期,表示将为其创建依赖链接的日期。
Cassandra存储配置

当STORAGE=cassandra时使用Cassandra存储。

  • CASSANDRA_KEYSPACE:要使用的keyspace;默认为“jaeger_v1_dc1”。
  • CASSANDRA_CONTACT_POINTS:Cassandra集群的主机/IP地址列表,逗号分隔;默认为localhost。
  • CASSANDRA_LOCAL_DC:要连接的本地DC(将忽略其他节点)。
  • CASSANDRA_USERNAME和CASSANDRA_PASSWORD:Cassandra认证信息;认证失败时启动时会抛出异常。
  • CASSANDRA_USE_SSL:需要javax.net.ssl.trustStore和javax.net.ssl.trustStorePassword,默认为false。
  • CASSANDRA_CLIENT_AUTH_ENABLED:启用SSL连接的客户端认证,需要javax.net.ssl.keyStore和javax.net.ssl.keyStorePassword,默认为false。

示例用法:

bash
$ STORAGE=cassandra CASSANDRA_CONTACT_POINTS=localhost:9042 java -jar jaeger-spark-dependencies.jar
Elasticsearch存储配置

当STORAGE=elasticsearch时使用Elasticsearch存储。

  • ES_NODES:Elasticsearch HTTP主机的逗号分隔列表;默认为localhost。如果未监听9200端口,需添加端口部分。只需其中一个主机可用即可获取集群中的其余节点。建议设置为集群的所有主节点。SSL使用URL格式,例如“[***]
  • ES_NODES_WAN_ONLY:设为true以仅使用ES_HOSTS中设置的值(例如Elasticsearch集群在Docker中时)。如果使用AWS Elasticsearch等云服务提供商,设为true;默认为false。
  • ES_USERNAME和ES_PASSWORD:Elasticsearch基本认证信息,用于X-Pack安全(原Shield);默认不提供用户名和密码。
  • ES_CLIENT_NODE_ONLY:设为true以禁用Elasticsearch集群节点发现并启用nodes.client.only;如果Elasticsearch集群的数据节点仅监听回环IP,设为true;默认为false。
  • ES_INDEX_PREFIX:Jaeger索引的前缀;默认未设置。
  • ES_TIME_RANGE:作业应查找过去多久的span,最大值和默认值为24h。可使用date-math接受的任何值,但锚点始终为now。

示例用法:

bash
$ STORAGE=elasticsearch ES_NODES=http://localhost:9200 java -jar jaeger-spark-dependencies.jar

本地构建

要在本地构建作业并运行测试:

bash
./mvnw clean install # 如果失败,添加SPARK_LOCAL_IP=127.0.0.1
STORAGE=elasticsearch ES_NODES=http://localhost:9200 java -jar jaeger-spark-dependencies/target/jaeger-spark-dependencies-0.0.1-SNAPSHOT.jar
docker build -t jaegertracing/spark-dependencies:latest .

测试中可通过环境变量JAEGER_VERSION或系统属性jaeger.version指定Jaeger镜像版本,默认使用最新镜像。

许可证

Apache 2.0 许可证。

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官方
Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎,它集成了批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理能力,通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度,具备高效、易用且可扩展的特性,能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案,支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程,满足各类复杂数据场景下的处理需求,助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。
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bitnami/spark
by VMware
认证
比特纳米Spark安全镜像是一种为Apache Spark大数据处理框架提供的预配置、安全加固的软件镜像,它集成了必要的依赖组件,经过严格的安全审查与漏洞修复,支持快速部署和持续更新,确保用户能够便捷、安全地搭建和运行Spark集群,适用于企业级大数据分析、数据处理等场景,满足合规性要求并有效降低运维复杂度。
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认证
Bitnami Apache Spark的Helm Chart,用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎,支持数据处理、机器学习和实时流处理,提供Java、Python、Scala和R的API。
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by The Apache Software Foundation
Apache Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算系统,专为大数据处理设计,支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理模式,通过基于内存的计算引擎显著提升处理速度,具备高效、易用且可扩展的特性,广泛应用于数据科学与大数据分析领域,为用户提供快速、灵活的大数据处理解决方案。
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Apache Spark是一个多语言引擎,用于在单节点或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习任务,提供Scala、Java、Python、R的高级API及Spark SQL、MLlib等丰富工具。
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