feat: add docs of k8s

docs/zh/deploy/integrate_kubernetes.md

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+# Kubernetes 集成
+
+## 介绍
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+OpenMLDB 支持集成 Kubernetes 服务，用户可以配置使用 Kubernetes 集群来调度运行大数据离线任务，使用 HDFS 等分布式存储服务来管理离线数据。
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+## 部署 Kubernetes
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+参考 [Kubernetes 官方文档](https://kubernetes.io/docs/home/)部署 Kubernetes 单机版或集群版。
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+参考 [spark-operator 官方文档](https://github.com/GoogleCloudPlatform/spark-on-k8s-operator)部署管理 Spark 任务的 Operator 。下面是使用 helm 部署到 default 命令空间的命令，根据需要修改命令空间以及权限信息。
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+```
+helm install my-release spark-operator/spark-operator --namespace default --create-namespace --set webhook.enable=true
+
+kubectl create serviceaccount spark --namespace default
+
+kubectl create clusterrolebinding binding --clusterrole=edit --serviceaccount=default:spark
+```
+
+部署成功后，可以使用 spark-operator 提供的代码示例测试 Spark 任务是否可以正常提交。
+
+## HDFS 支持
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+如果需要配置 Kubernetes 任务读写 HDFS 数据，需要提前准备 Hadoop 配置文件并且创建 ConfigMap 。根据需要可修改 ConfigMap 名称和文件路径，创建命令示例如下。
+
+```
+kubectl create configmap hadoop-config --from-file=/tmp/hadoop/etc/
+```
+
+## TaskManager 配置 Kubernetes
+
+TaskManager 配置文件中可以指定 Kubernetes 相关配置，相关配置项如下。
+
+| Config | Type | Note |
+| ------ | ---- | ---- |
+| spark.master | String | 可支持"kuberenetes"或"k8s" |
+| offline.data.prefix | String | 建议使用 HDFS 路径 |
+| k8s.hadoop.configmap | String | 默认为"hadoop-config" |
+| k8s.mount.local.path | String | 默认为"/tmp" |
+
+如果使用 Kubernetes 模式，用户的计算任务会运行在集群上，因此建议配置离线存储路径为 HDFS 路径，否则可能导致任务读写数据失败。配置示例如下。
+
+```
+offline.data.prefix=hdfs:///foo/bar/
+```
+
+## 任务提交和管理
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+配置 TaskManager 和 Kubernetes 后，可在命令行提交离线任务，用法与 Local 或 Yarn 模式一样。
+
+例如提交数据导入任务。
+
+```
+LOAD DATA INFILE 'hdfs:///hosts' INTO TABLE db1.t1 OPTIONS(delimiter = ',', mode='overwrite');
+```
+
+检查 Hadoop ConfigMap 内容。
+
+```
+kubectl get configmap hdfs-config -o yaml
+```
+
+查看 Spark 任务以及 Pod 内容和日志。
+
+```
+kubectl get SparkApplication
+
+kubectl get pods
+```