如何使用容器化技术来部署安装HPC应用请以WRF天气预测为例并帮我把应用部署到k8s集群中并使用volcano调度器调度WRF应用

1. 安装Docker和Kubernetes

首先需要在服务器上安装Docker和Kubernetes，可以参考官方文档进行安装。

2. 编写Dockerfile

在本地编写Dockerfile文件，用于构建WRF应用的Docker镜像。Dockerfile内容如下：

FROM ubuntu:18.04

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget mpich libmpich-dev gfortran && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN mkdir /usr/local/WRF && cd /usr/local/WRF && \
    wget https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/src/WRFV4.3.TAR.gz && \
    tar -xzvf WRFV4.3.TAR.gz && rm WRFV4.3.TAR.gz && \
    cd /usr/local/WRF/WRFV4.3 && \
    sed -i 's/^DM_CC.*$/DM_CC = mpicc/g' configure.wrf && \
    sed -i 's/^DM_FC.*$/DM_FC = mpif90/g' configure.wrf && \
    ./configure && \
    sed -i 's/^NETCDF.*$/NETCDF = \/usr\/lib\/x86_64-linux-gnu\/libnetcdf.a/g' configure.wrf && \
    sed -i 's/^JASPERLIB.*$/JASPERLIB = \/usr\/lib\/x86_64-linux-gnu\/libjasper.a/g' configure.wrf && \
    sed -i 's/^JASPERINC.*$/JASPERINC = \/usr\/include\/jasper/g' configure.wrf && \
    ./compile em_real && \
    rm -rf /usr/local/WRF/WRFV4.3/Registry /usr/local/WRF/WRFV4.3/frame /usr/local/WRF/WRFV4.3/phys /usr/local/WRF/WRFV4.3/external /usr/local/WRF/WRFV4.3/run /usr/local/WRF/WRFV4.3/var /usr/local/WRF/WRFV4.3/share

ENV PATH="/usr/local/WRF/WRFV4.3:${PATH}"

WORKDIR /usr/local/WRF/WRFV4.3/run

CMD ["mpirun", "-np", "4", "real.exe"]

该Dockerfile使用Ubuntu 18.04作为基础镜像，安装了WRF所需的mpich、libmpich-dev和gfortran依赖，并下载、编译了WRF v4.3版本。最后设置了环境变量，并使用mpirun命令启动WRF应用。

3. 构建Docker镜像

在本地使用以下命令构建Docker镜像：

docker build -t wrf:v1 .

该命令会在当前目录下的Dockerfile中构建一个名为wrf:v1的Docker镜像。

4. 部署WRF应用到Kubernetes集群

将构建好的Docker镜像推送到Docker Hub或其他镜像仓库中，然后在Kubernetes集群中使用以下yaml文件部署WRF应用：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: wrf
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: wrf
  template:
    metadata:
      labels:
        app: wrf
    spec:
      containers:
      - name: wrf
        image: wrf:v1
        command: ["mpirun", "-np", "4", "real.exe"]
        resources:
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
      nodeSelector:
        beta.kubernetes.io/os: linux

该yaml文件定义了Kubernetes Deployment对象，使用wrf:v1作为镜像，并设置了资源限制。在此示例中，WRF应用使用了4个进程，每个进程的CPU限制为2核，内存限制为4GB。

5. 使用Volcano调度器调度WRF应用

在Kubernetes集群中部署Volcano调度器，并使用以下yaml文件创建一个Kubernetes Job对象，用于调度WRF应用：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: wrf
spec:
  template:
    metadata:
      name: wrf
    spec:
      containers:
      - name: wrf
        image: wrf:v1
        command: ["mpirun", "-np", "4", "real.exe"]
        resources:
          limits:
            cpu: "2"
            memory: "4Gi"
      nodeSelector:
        beta.kubernetes.io/os: linux
      schedulerName: volcano
  backoffLimit: 4

该yaml文件定义了Kubernetes Job对象，使用wrf:v1作为镜像，并设置了资源限制。在此示例中，WRF应用使用了4个进程，每个进程的CPU限制为2核，内存限制为4GB。同时，设置了schedulerName为volcano，以使用Volcano调度器进行调度。

6. 总结

通过使用容器化技术，我们可以轻松地部署和管理HPC应用，同时能够更好地利用集群资源。在本文中，我们以WRF天气预测为例，演示了如何使用Docker和Kubernetes部署WRF应用，并使用Volcano调度器进行调度