Запуск и управление приложениями для Spark и PySpark

Чтобы запускать Spark-приложения в кластере Data Proc, подготовьте данные для обработки, а затем выберите нужный вариант запуска:

• Spark Shell (командная оболочка для языков программирования Scala и Python). Подробнее о ней читайте в документации Spark.
• Скрипт spark-submit. Более подробно этот способ описан в документации Spark.
• Команды CLI Yandex.Cloud.

Подготовка данных

Следуя этой инструкции вы рассчитаете статистику по воздушному трафику США за 2018-й год по данным с сайта transtats.bts.gov. Набор данных подготовлен в формате Parquet в публичном бакете Yandex Object Storage с именем yc-mdb-examples.

Для работы с Object Storage рекомендуется настроить S3cmd.

Список файлов можно получить с помощью команды:

$ s3cmd ls s3://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01/

2019-09-13 17:17  19327838   s3://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01/On_Time_Reporting_Carrier_On_Time_Performance_(1987_present)_2018_1.parquet
2019-09-13 17:17  21120204   s3://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01/On_Time_Reporting_Carrier_On_Time_Performance_(1987_present)_2018_10.parquet
...

Использование Spark Shell

1. Запустите Spark Shell на мастер-хосте:

   /usr/bin/pyspark
   

   Количество ядер и процессов выполнения задач (executor) ограничено только конфигурацией вашего кластера Data Proc.

2. Построчно введите следующий код:

   sql = SQLContext(sc)
   df = sql.read.parquet("s3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01")
   

   Последняя строка — чтение данных из публичного бакета с набором данных для примера. После выполнения этой строки в текущей сессии будет доступен организованный набор данных (DataFrame) df с прочитанными данными.

3. Чтобы увидеть схему полученного DataFrame, выполните команду:

   df.printSchema()
   

   В терминале будет выведен список столбцов с их типами.

4. Рассчитайте статистику перелетов по месяцам и найдите первую десятку городов по количеству вылетов:

   • Количество перелетов по месяцам:

     df.groupBy("Month").count().orderBy("Month").show()
     

   • Первая десятка городов по количеству вылетов:

     df.groupBy("OriginCityName").count().orderBy("count", ascending=False).show(10)
     

Использование Spark Submit

Spark Submit позволяет запускать заранее написанные приложения через скрипт spark-submit. В качестве примера рассмотрим приложение для расчета количества перелетов по месяцам.

Завершение работы приложения

По умолчанию ресурсы запускаемого приложения управляются компонентом YARN. Если приложение необходимо завершить или убрать из очереди, используйте утилиту yarn:

1. Выведите список приложений:

   yarn application -list
   

2. Завершите ненужное приложение:

   yarn application -kill <application_id>
   

Более подробно с командами YARN можно ознакомиться на странице YARN Commands.

Запуск заданий (jobs) с помощью CLI Yandex.Cloud

Если у вас еще нет интерфейса командной строки Yandex.Cloud, установите и инициализируйте его.

Запуск заданий с помощью CLI Yandex.Cloud происходит посредством агента Data Proc, установленного на мастер-хосте кластера. Параметры заданий передаются агенту через Data Proc API.

Исполняемый файл и его зависимости должны находиться в хранилище, к которому есть доступ у сервисного аккаунта кластера Data Proc. У самого запускаемого приложения должен быть доступ к хранилищам, в которых хранятся исходный набор данных и результаты запуска.

Результат расчета приложение сохраняет либо с помощью компонента HDFS в кластере Data Proc, либо в указанный вами бакет Object Storage.

Служебная и отладочная информация сохраняется в бакете Object Storage, который был указан при создании кластера Data Proc. Для каждого задания агент Data Proc создает отдельную папку с путем вида dataproc/clusters/<ID кластера>/jobs/{job_id}. Перед первым запуском следует назначить права WRITE на бакет для сервисного аккаунта, под которым будут запускаться задания.

Ниже приведены два варианта приложения — для Scala и Python.

Запуск Spark Job

Основные шаги:

1. Соберите Scala-приложение в единый JAR-файл с помощью SBT.
2. Загрузите JAR-файл в бакет Object Storage, к которому есть доступ у сервисного аккаунта кластера.
3. Запустите задание в кластере Data Proc.

Соберите Scala-приложение

Чтобы упростить управление зависимостями, соберите приложение в один JAR-файл (fat JAR) с помощью плагина sbt-assembly.

Необходимую версию Scala можно узнать исполнив команду scala -version на мастер-хосте. Для примера используется 2.11.12 из образа Data Proc версии 1.1. Для приложений Spark рекомендуется строго соблюдать версию Scala и версии библиотек, которые развернуты в кластере Data Proc. Набор библиотек по умолчанию можно посмотреть в каталоге /usr/lib/spark/jars.

Структура приложения:

spark-app
|-project
|  |-plugins.sbt
|-src
|  |-main
|    |-scala
|      |-app.scala
|-build.sbt

Чтобы собрать приложение:

1. Создайте папку spark-app, в ней — папки project и src/main/scala.

2. Создайте файл project/plugins.sbt, который описывает подключение плагина sbt-assembly для сборки единого JAR-файла:

   addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "0.14.6")
   

3. Создайте файл build.sbt с описанием версии Scala, зависимостей и стратегии их слияния в одном JAR-файле:

   scalaVersion  := "2.11.12"
   
   libraryDependencies ++= Seq(
       "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.4",
       "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.4",
   
   )
   
   
   assemblyMergeStrategy in assembly := {
     case PathList("org","aopalliance", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("javax", "inject", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("javax", "servlet", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("javax", "activation", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("org", "apache", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("com", "google", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("com", "esotericsoftware", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("com", "codahale", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case PathList("com", "yammer", xs @ _*) => MergeStrategy.last
     case "about.html" => MergeStrategy.rename
     case "overview.html" => MergeStrategy.last
     case "META-INF/ECLIPSEF.RSA" => MergeStrategy.last
     case "META-INF/mailcap" => MergeStrategy.last
     case "META-INF/mimetypes.default" => MergeStrategy.last
     case "plugin.properties" => MergeStrategy.last
     case "log4j.properties" => MergeStrategy.last
     case x =>
       val oldStrategy = (assemblyMergeStrategy in assembly).value
       oldStrategy(x)
   }
   

4. Создайте файл src/main/scalaapp.scala с кодом приложения:

   package com.yandex.cloud.dataproc.scala
   
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   import org.apache.spark.sql.SQLContext
   
     object Main {
       def main(args: Array[String]) {
         if (args.length != 2){ //проверяем аргумент
           System.err.println("Usage spark-app.jar <input_dir> <output_dir>");
           System.exit(-1);
         }
         val inDir = args(0); //URI на исходные данные
         val outDir = args(1); //URI на директорию куда записать результат
         val conf = new SparkConf().setAppName("Month Stat - Scala App")
         val sc = new SparkContext(conf)
         val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
         val df = sqlContext.read.parquet(inDir)
         val monthStat = df.groupBy("Month").count()
         val defaultFS = sc.hadoopConfiguration.get("fs.defaultFS") //получить эндпоинт сервера HDFS
         val jobId = conf.get("spark.yarn.tags").replace("dataproc_job_", ""); //получить идентификатор задания
         if (outDir.toLowerCase().startsWith("s3a://")) {
           monthStat.repartition(1).write.format("csv").save(outDir + jobId)
         } else {
           monthStat.repartition(1).write.format("csv").save(defaultFS + "/" + outDir + jobId)
         }
   
         sc.stop()
       }
     }
   

5. Запустите сборку приложения в папке spark-app:

   sbt clean && sbt compile && sbt assembly
   

Файл будет будет доступен по следующему пути: ./target/scala-2.11/spark-app-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar

Загрузите JAR-файл в Object Storage

Чтобы Spark имел доступ к собранному JAR-файлу, загрузите файл в бакет Object Storage, к которому есть доступ у сервисного аккаунта кластера Data Proc. Загрузить файл можно с помощью s3cmd:

s3cmd put ./target/scala-2.11/spark-app_2.11-0.1.0-SNAPSHOT.jar s3://<ваш бакет>/bin/

Для текущего примера файл загружается по адресу s3://<ваш бакет>/bin/spark-app_2.11-0.1.0-SNAPSHOT.jar.

Запустите задачу в кластере Data Proc

Чтобы Data Proc Agent смог забрать задачу из подсети пользователя необходимо включить NAT в интернет, или настроить NAT-инстанс. О том, как это сделать, читайте в разделе Настройка сети для Data Proc.

Ниже приведены два шаблона команды CLI для запуска Spark-задания — c выводом результата в Object Storage и в HDFS.

yc dataproc job create-spark --cluster-id <ID кластера> --name <имя задачи> --main-class "com.yandex.cloud.dataproc.scala.Main" --main-jar-file-uri "s3a://<ваш бакет>/bin/spark-app_2.11-0.1.0-SNAPSHOT.jar" --args "s3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01" --args "s3a://{your_target_bucket}/jobs_results/"

yc dataproc job create-spark --cluster-id <ID кластера> --name <имя задачи> --main-class "com.yandex.cloud.dataproc.scala.Main" --main-jar-file-uri "s3a://<ваш бакет>/bin/spark-app_2.11-0.1.0-SNAPSHOT.jar" --args "s3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01" --args "tmp/jobs/"

done (1m2s)
id: {your_job_id}
cluster_id: {your_cluster_id}
name: test02
status: DONE
spark_job:
  args:
  - s3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01
  - s3a://<бакет для результатов>/jobs_results/
  main_jar_file_uri: s3a://<ваш бакет>/bin/spark-app-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar
  main_class: com.yandex.cloud.dataproc.scala.Main

Запуск PySpark Job

Основные шаги:

1. Подготовьте код Python-приложения.
2. Загрузите файл с кодом в бакет Object Storage, к которому есть доступ у сервисного аккаунта кластера.
3. Запустите задачу в кластере Data Proc.

Версия Python-приложения должна совпадать с версией, доступной из образа. Проверить версию можно на странице Среда исполнения на подкластерах. Для версии образа 1.1 следует использовать Python 3.7.

Чтобы запустить приложение:

1. Создайте файл job.py со следующим кодом:

   import sys
   
   from pyspark import SparkContext, SparkConf
   from pyspark.sql import SQLContext
   
   
   def main():
   
       if len(sys.argv) != 3:
           print('Usage job.py <input_dir> <output_dir>')
           sys.exit(1)
   
       in_dir = sys.argv[1]
       out_dir = sys.argv[2]
   
       conf = SparkConf().setAppName('Month Stat - Python')
       sc = SparkContext(conf=conf)
       sql = SQLContext(sc)
       df = sql.read.parquet(in_dir)
       month_stat = df.groupBy('Month').count()
       job_id = dict(sc._conf.getAll())['spark.yarn.tags'].replace('dataproc_job_', '')
       if out_dir.startswith('s3a://'):
           month_stat.repartition(1).write.format('csv').save(out_dir + job_id)
       else:
           default_fs = sc._jsc.hadoopConfiguration().get('fs.defaultFS')
           month_stat.repartition(1).write.format('csv').save(default_fs + out_dir + job_id)
   
   
   if __name__ == '__main__':
       main()
   

2. Чтобы PySpark имел доступ к вашему коду, загрузите файл job.py в бакет Object Storage, к которому есть доступ у сервисного аккаунта кластера Data Proc. Загрузить файл можно с помощью s3cmd:

   s3cmd put ./job.py s3://<ваш бакет>/bin/
   

3. Запустите команду CLI c записью результата:

   • В бакет Object Storage:

     yc dataproc job create-pyspark  --cluster-id <ID кластера> --name <имя задачи>  --main-python-file-uri "s3a://<ваш бакет>/bin/job.py" --args "s3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01" --args "s3a://<ваш бакет>/jobs_results/"
     

   • В HDFS:

     yc dataproc job create-pyspark  --cluster-id <ID кластера> --name <имя задачи>  --main-python-file-uri "s3a://<ваш бакет>/bin/job.py" --args "s3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01" --args "tmp/jobs/"
     

     CSV-файл с результатом создается в папке /tmp/jobs/<идентификатор задачи>/ в HDFS.