到目前为止，我仅在Linux机器和VM（桥接网络）上运行Spark，但现在我对将更多计算机用作从属设备很感兴趣。在计算机上分发Spark Slave
Docker容器并使它们自动连接到硬编码的Spark master
IP会很方便。这种不足已经可以解决，但是我在从属容器上配置正确的SPARK_LOCAL_IP（或start-slave.sh的–
host参数）时遇到了麻烦。

我认为我已正确配置了SPARK_PUBLIC_DNS env变量以匹配主机的网络可访问ip（来自10.0.xx地址空间），至少它显示在Spark主Web
UI上并且可被所有机器访问。

我还按照http://sometechshit.blogspot.ru/2015/04/running-spark-standalone-cluster-
in.html中的指示设置了SPARK_WORKER_OPTS和Docker端口转发，但是在我的情况下，Spark主服务器正在其他主机上运行机器，而不是在Docker内部。我正在从网络内的另一台计算机启动Spark作业，可能还运行了一个奴隶本身。

我尝试过的事情：

1. 完全不配置SPARK_LOCAL_IP，从属服务器绑定到容器的ip（如172.17.0.45），无法从主服务器或驱动程序连接到该主机，计算在大多数时间仍然有效，但并非总是如此
2. 绑定到0.0.0.0，从站与主站对话并建立一些连接，但它死了，另一个从站出现并消失，他们继续像这样循环
3. 绑定到主机ip时，启动失败，因为该ip在容器中不可见，但是在配置端口转发后其他人可以访问

我想知道为什么连接到从站时不使用配置的SPARK_PUBLIC_DNS？我认为SPARK_LOCAL_IP仅会影响本地绑定，而不会透露给外部计算机。

在https://databricks.gitbooks.io/databricks-spark-knowledge-
base/content/troubleshooting/connectivity_issues.html上，他们指示“将SPARK_LOCAL_IP设置为驱动程序，主进程和工作进程的群集可寻址主机名”是这是唯一的选择吗？我会避免额外的DNS配置，而仅使用ips配置计算机之间的流量。还是有一个简单的方法来实现这一目标？

编辑： 总结当前设置：

• Master在Linux上运行（Windows上具有桥接网络的VirtualBox上的VM）
• 驱动程序从其他Windows计算机提交作业，效果很好
• 用于启动从站的Docker映像以“已保存” .tar.gz文件的形式分发，加载（curl xyz | gunzip | docker load）并在网络内的其他计算机上启动，该探针具有私有/公共ip配置