Kubernetes + Spark作业未进展/停滞

Kubernetes是一个开源的容器编排和管理工具，用于部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了自动化的应用部署、弹性伸缩、服务发现和负载均衡等功能，使得应用程序在分布式环境中更加稳定和可靠。

Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，具有快速、易用和通用的特点。它支持在分布式环境中进行数据处理和分析，并提供了丰富的API，包括批处理、流式处理、机器学习和图计算等。

当Kubernetes与Spark作业未进展或停滞时，可能有以下几个可能的原因和解决方案：

1. 资源不足：检查Kubernetes集群中的资源分配情况，包括CPU、内存和存储等，确保集群具有足够的资源来运行和扩展Spark作业。
2. 任务调度问题：检查Spark作业的任务调度情况，确保任务按照预期进行分配和执行。可以使用Kubernetes的调度策略和资源限制来优化任务调度。
3. 网络问题：检查Kubernetes集群和Spark作业之间的网络连接是否正常，确保网络稳定和可靠。可以使用Kubernetes的网络策略和服务发现功能来管理网络通信。
4. 日志和监控：使用Kubernetes的日志和监控功能来跟踪Spark作业的运行状态和输出结果。可以使用Kubernetes的日志收集器和监控工具来实时监测作业的进展和性能。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下：

• 腾讯云容器服务 TKE：腾讯云的容器服务，提供强大的Kubernetes集群管理功能，帮助用户快速部署和管理容器化应用。
• 腾讯云弹性MapReduce TEMR：腾讯云的大数据处理服务，支持Spark等分布式计算框架，提供弹性、高性能和易用的大数据处理能力。

请注意，以上答案仅供参考，具体情况和需求可能会有所不同。在实际应用和部署过程中，建议根据实际需求和具体情况选择适合的解决方案和产品。