python - 连接到现有的Kubernetes Dask集群

Question

使用Helm，我创建了一个Dask集群。

NAME                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dask01-jupyter-aaa-aaaa            1/1     Running   0          3d19h
dask01-scheduler-bbb-bbbb          1/1     Running   0          3d19h
dask01-worker-ccc-cccc             1/1     Running   0          3d19h
dask01-worker-ddd-dddd             1/1     Running   0          3d19h
dask01-worker-eee-eeee             1/1     Running   0          3d19h

我可以运行基本的Dask工作负载。

import dask.array as da

array = da.ones((1000, 1000, 1000), chunks=(100, 100, 10))

现在，我想以某种方式将其连接到客户端:

from dask import distributed

cluster = None # TODO: configure KubeCluster somehow https://kubernetes.dask.org/en/latest/
client = distributed.Client(cluster)

如果我想 launch a cluster，这可以工作:

from dask_kubernetes import KubeCluster

cluster = KubeCluster.from_yaml('worker-spec.yml')

但是，如何连接到现有集群？

Answer 1

Dask Helm Chart和dask-kubernetes是两个单独的项目，它们以不同的方式工作。它们不兼容。

如果您使用的Jupyter Notebook是作为Helm Chart的一部分创建的，那么一切都已经为您配置好了，您可以使用默认选项创建一个Dask客户端。

from distributed import Client
client = Client()

如果要使用其他Python环境，例如本地计算机上的环境，则必须指定调度程序的远程地址。这将取决于您如何配置Helm Chart。

例如，如果您通过负载平衡器公开了调度程序，则需要将客户端指向它。

from distributed import Client
client = Client('tcp://<load balancer ip>:8786')

如果您获得Helm Chart部署的状态，它将在打印的注释中显示有关如何连接到调度程序的信息。

helm status <depoyment name>