Подтвердить что ты не робот

Запуск pyspark script на EMR

В настоящее время я автоматизирую скрипты Apache Spark Pyspark с использованием кластеров EC2 с использованием предварительно сконфигурированного каталога. /ec 2. Для целей автоматизации и планирования я хотел бы использовать модуль Boto EMR для отправки сценариев в кластер.

Я смог загрузить и установить Spark в кластере EMR. Я также могу запустить script в EMR, используя мою локальную версию pyspark и установив мастер как таковой:

$: MASTER=spark://<insert EMR master node of cluster here> ./bin/pyspark <myscriptname.py>

Однако для этого требуется, чтобы я запускал этот script локально, и поэтому я не могу полностью использовать способность Boto: 1) запустить кластер 2) добавить шаги script и 3) остановить кластер. Я нашел примеры, используя команды script -runner.sh и emr "step" для spark-shell (scala), но я предполагаю, что есть более простой способ сделать это с помощью модуля Python (pyspark). Спасибо за это заранее!

4b9b3361

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вот отличный пример того, как его нужно настроить. Перейдите к "Быстрый пример" для кода Python.

Однако для того, чтобы все работало в emr-4.7.2, нужно было сделать несколько настроек, так что вот команда AWS CLI, которая работала для меня:

aws emr add-steps --cluster-id <Your EMR cluster id> --steps Type=spark,Name=TestJob,Args=[--deploy-mode,cluster,--master,yarn,--conf,spark.yarn.submit.waitAppCompletion=true,s3a://your-source-bucket/code/pythonjob.py,s3a://your-source-bucket/data/data.csv,s3a://your-destination-bucket/test-output/],ActionOnFailure=CONTINUE

И вот содержимое файла pythonjob.py:

from __future__ import print_function
from pyspark import SparkContext
import sys
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: testjob  ", file=sys.stderr)
        exit(-1)
    sc = SparkContext(appName="MyTestJob")
    dataTextAll = sc.textFile(sys.argv[1])
    dataRDD = dataTextAll.map(lambda x: x.split(",")).map(lambda y: (str(y[0]), float(y[1]))).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    dataRDD.saveAsTextFile(sys.argv[2])
    sc.stop()

Он считывает файл data.csv из S3, разбивает каждую строку, преобразует первое значение в строку и второй - плавает, группирует по первому значению и суммирует значения во втором столбце и записывает результат обратно в S3.

Несколько комментариев:

  • Я решил оставить spark.yarn.submit.waitAppCompletion=true так что я могу контролировать выполнение задания в консоли.
  • Пути ввода и вывода (sys.argv[1] и sys.argv[2] соответственно) передаются в script как часть задания sumbission (Args в команде add-steps).
  • Имейте в виду, что при настройке задания вы должны использовать s3a:// URI вместо s3n:// и s3:// для Hadoop 2.7+.
  • Если ваш кластер находится в VPC, вам нужно создать конечную точку VPC для Amazon S3, если вы намерены читать/писать оттуда в своем Рабочие места EMR.

Ответ 2

Это может быть полезно, хотя он не использует boto.

Используйте aws cli, чтобы создать кластер и добавить к нему шаги (искровое задание).

1) Создайте кластер:

aws emr create-cluster --name "Spark cluster" --ami-version 3.8 --applications Name=Spark --ec2-attributes KeyName=ir --log-uri s3://Path/logs --instance-type m3.xlarge  --instance-count 1 --use-default-roles

2) добавьте шаг (искровое задание). Обратите внимание, что ваш python script должен храниться в master node (в этом случае он находится в /home/hadoop/spark ).

aws emr add-steps --cluster-id j-xxxxxxx --steps Name=Spark,Jar=s3://eu-west-1.elasticmapreduce/libs/script-runner/script-runner.jar,Args=[/home/hadoop/spark/bin/spark-submit,--deploy-mode,client,/home/hadoop/spark/myscript.py],ActionOnFailure=CONTINUE

вы также можете объединить два шага в один и создать задание кластера/запуска и завершить работу кластера.

Несколько заметок: 1) Я пробовал несколько способов прочитать script из S3, но не Удача:(

поэтому я закончил копирование с помощью boto или aws cli в node. 2), так как я тестировал, что на одном node в emr режим развертывания на шаге является клиентом для клиента, вы должны изменить его на кластер.

Ответ 3

вам нужно изменить режим развертывания на кластер (вместо клиента) для доступа к script из S3.