dask-kubernetes ноль рабочих на ГКЕ - PullRequest
Новая
       80

dask-kubernetes ноль рабочих на ГКЕ

0 голосов
/ 12 января 2020

Нуб здесь. Я хочу установить Dask с рабочим пулом, который может увеличиваться и уменьшаться в зависимости от текущих требований. Я следовал инструкциям на нуле jupyterhub для установки на GKE, а затем прошел инструкции по установке для dask-kubernetes: https://kubernetes.dask.org/en/latest/.

У меня изначально возникли некоторые проблемы с разрешениями, поэтому я создал учетную запись службы со всеми разрешениями и изменил свой config.yaml для использования этой учетной записи службы. Это избавило от проблем с разрешениями, но теперь, когда я запускаю этот сценарий с заданной по умолчанию worker-spe c .yml, я не получаю рабочих: 

cluster = KubeCluster.from_yaml('worker-spec.yml')
cluster.scale_up(4)  # specify number of nodes explicitly

client = distributed.Client(cluster)
client

Cluster

    Workers: 0
    Cores: 0
    Memory: 0 B

Когда я перечисляю свои модули Я вижу много рабочих в состоянии ожидания: 

patrick_mineault@cloudshell:~ (neuron-264716)$ kubectl get pod --namespace jhub                                                                                                                   
NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dask-jovyan-24034fcc-22qw7w   0/1     Pending   0          45m
dask-jovyan-24034fcc-25h89q   0/1     Pending   0          45m
dask-jovyan-24034fcc-2bpt25   0/1     Pending   0          45m
dask-jovyan-24034fcc-2dthg6   0/1     Pending   0          45m
dask-jovyan-25b11132-52rn6k   0/1     Pending   0          26m
...

И когда я описываю каждый модуль, я вижу, что недостаточно памяти, ошибка процессора: 

Events:
  Type     Reason            Age                 From               Message
  ----     ------            ----                ----               -------
  Warning  FailedScheduling  69s (x22 over 30m)  default-scheduler  0/1 nodes are available: 1 Insufficient cpu, 1 Insufficient memory.

Должен ли я Нужно вручную создать новый пул автомасштабирования в GKE или что-то? У меня сейчас только один пул, тот, который запускает jupyterlab, и этот пул уже полностью зафиксирован. Я не могу понять, какая часть конфигурации заставляет dask выяснить, в какой пул помещать рабочих.

1 Ответ

1 голос
/ 16 января 2020

Мне действительно нужно было создать гибкий масштабируемый рабочий пул для размещения рабочих - пример этого есть в руководстве по установке Pangeo: https://github.com/pangeo-data/pangeo/blob/master/gce/setup-guide/1_create_cluster.sh. Это соответствующая строка: 

gcloud container node-pools create worker-pool --zone=$ZONE --cluster=$CLUSTER_NAME \
    --machine-type=$WORKER_MACHINE_TYPE --preemptible --num-nodes=$MIN_WORKER_NODES
...