我正在尝试使用DockerSwarm作为堆栈部署，在一个小集群上设置spark+hdfs部署。我让它正常工作，但我遇到了一个问题，即阻止spark利用数据局部性。
为了启用数据局部性，我在每台服务器上创建了一个包含spark worker和hdfs datanode的“worker node”容器。这里的想法是，它们在堆栈的覆盖网络上应该有相同的ip地址，因为它们运行在同一个容器中。然而，他们没有。看起来容器在覆盖网络上获得了一个vip，而堆栈使用的compose文件中定义的服务获得了另一个vip。
结果是hdfs datanode进程绑定到容器vip，spark worker进程绑定到服务的vip（这是我所能确定的）。因此，spark不知道spark worker和hdfs datanode实际上在同一台机器上，只使用 ANY 地点。
我肯定我遗漏了什么，但我（当然）不知道是什么。
我用于定义每个工作节点服务的docker stack compose file条目如下所示：

version: '3.4'
services:

    ...

    worker-node2:
        image: master:5000/spark-hdfs-node:latest
        hostname: "worker-node2"
        networks:
            - cluster_network
        environment:
            - SPARK_PUBLIC_DNS=10.1.1.1
            - SPARK_LOG_DIR=/data/spark/logs
        depends_on:
            - hdfs-namenode
        volumes:
            - type: bind
              source: /mnt/data/hdfs
              target: /data/hdfs
            - type: bind
              source: /mnt/data/spark
              target: /data/spark
        deploy:
            mode: replicated
            replicas: 1
            placement:
                constraints:
                    - node.hostname == slave1
            resources:
               limits:
                   memory: 56g

    ...

networks:
    cluster_network:
        attachable: true
        ipam:
            driver: default
            config:
                - subnet: 10.20.30.0/24

hadoop HDFS-site.xml 配置如下所示：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/data/hdfs/datanode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/data/hdfs/namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
        <description>The default replication factor of files on HDFS</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property> 
        <name>dfs.block.size</name>
        <value>64m</value>
        <description>The default block size in bytes of data saved to HDFS</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.use.datanode.hostname</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.use.datanode.hostname</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-bind-host</name>
        <value>0.0.0.0</value>
        <description>
            controls what IP address the NameNode binds to. 
            0.0.0.0 means all available.
        </description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.servicerpc-bind-host</name>
        <value>0.0.0.0</value>
        <description>
            controls what IP address the NameNode binds to. 
            0.0.0.0 means all available.
        </description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-bind-host</name>
        <value>0.0.0.0</value>
        <description>
            controls what IP address the NameNode binds to. 
            0.0.0.0 means all available.
        </description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.https-bind-host</name>
        <value>0.0.0.0</value>
        <description>
            controls what IP address the NameNode binds to. 
            0.0.0.0 means all available.
        </description>
    </property>

</configuration>

我的完整设置可以在github上查看。
有没有人知道我做错了什么，就是阻止同一docker容器中的spark worker和hdfs datanode进程绑定到同一ip地址？