Связаться с намиПодключиться

Запуск заданий с удаленных хостов, не входящих в кластер Yandex Data Processing

Статья создана
Улучшена
Обновлена 16 декабря 2024 г.

В этом руководстве показывается, как с помощью утилиты spark-submit запускать Spark-задания в кластере Yandex Data Processing с хостов, не входящих в кластер Yandex Data Processing.

Примечание

Задания в кластере Yandex Data Processing также можно запускать из Yandex DataSphere. Подробнее см. в концепции.

Перед началом работы

Создайте и настройте хост для удаленного запуска заданий на кластере Yandex Data Processing:

  1. Создайте виртуальную машину с операционной системой Ubuntu 16.04 LTS.

  2. Чтобы обеспечить сетевой доступ к кластеру Yandex Data Processing с созданной ВМ, настройте группы безопасности кластера.

  3. Подключитесь к ВМ по SSH:

    ssh -A <имя_пользователя>@<FQDN_ВМ>

  4. Скопируйте настройки репозитория с любого из хостов кластера Yandex Data Processing. Для этого выполните последовательность команд на созданной виртуальной машине.

    1. Скопируйте адрес репозитория:

      ssh root@<FQDN_хоста_кластера> \
"cat /etc/apt/sources.list.d/yandex-dataproc.list" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yandex-dataproc.list

    2. Скопируйте gpg-ключ для верификации подписей deb-пакетов:

      ssh root@<FQDN_хоста_кластера> \
"cat /srv/dataproc.gpg" | sudo apt-key add -

    3. Обновите кэш репозиториев:

      sudo apt update

  5. Установите необходимые пакеты:

    sudo apt install openjdk-8-jre-headless hadoop-client hadoop-hdfs spark-core spark-python

    Примечание

    Пакет spark-python необходим только для запуска заданий PySpark.

  6. Скопируйте конфигурационные файлы Hadoop и Spark:

    sudo -E scp -r \
    root@<FQDN_хоста_кластера>:/etc/hadoop/conf/* \
    /etc/hadoop/conf/ && \
sudo -E scp -r \
    root@<FQDN_хоста_кластера>:/etc/spark/conf/* \
    /etc/spark/conf/

  7. Создайте пользователя sparkuser, от имени которого будут запускаться задания:

    sudo useradd sparkuser && \
ssh root@<FQDN_хоста_кластера> "
  hadoop fs -mkdir /user/sparkuser
  sudo -u hdfs hdfs dfs -chown sparkuser:sparkuser /user/sparkuser
  sudo -u hdfs hdfs dfs -ls /user/sparkuser
"

  1. Создайте виртуальную машину с операционной системой Ubuntu 20.04 LTS.

  2. Чтобы обеспечить сетевой доступ к кластеру Yandex Data Processing с созданной ВМ, настройте группы безопасности кластера.

  3. Подключитесь к ВМ по SSH:

    ssh -A <имя_пользователя>@<FQDN_ВМ>

  4. Скопируйте настройки репозитория с любого из хостов кластера Yandex Data Processing. Для этого выполните последовательность команд на созданной виртуальной машине.

    1. Скопируйте адрес репозитория:

      ssh ubuntu@<FQDN_хоста_кластера> \
"cat /etc/apt/sources.list.d/yandex-dataproc.list" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yandex-dataproc.list

    2. Скопируйте gpg-ключ для верификации подписей deb-пакетов:

      ssh ubuntu@<FQDN_хоста_кластера> \
"cat /srv/dataproc.gpg" | sudo apt-key add -

    3. Обновите кэш репозиториев:

      sudo apt update

  5. Установите необходимые пакеты:

    sudo apt install openjdk-8-jre-headless hadoop-client hadoop-hdfs spark-core spark-python

    Примечание

    Пакет spark-python необходим только для запуска заданий PySpark.

  6. Скопируйте конфигурационные файлы Hadoop и Spark:

    sudo -E scp -r \
    ubuntu@<FQDN_хоста_кластера>:/etc/hadoop/conf/* \
    /etc/hadoop/conf/ && \
sudo -E scp -r \
    ubuntu@<FQDN_хоста_кластера>:/etc/spark/conf/* \
    /etc/spark/conf/

  7. Создайте пользователя sparkuser, от имени которого будут запускаться задания:

    sudo useradd sparkuser && \
ssh ubuntu@<FQDN_хоста_кластера> "
  hadoop fs -mkdir /user/sparkuser
  sudo -u hdfs hdfs dfs -chown sparkuser:sparkuser /user/sparkuser
  sudo -u hdfs hdfs dfs -ls /user/sparkuser
"

Запуск задания

  1. Запустите задание с помощью команды:

    sudo -u sparkuser spark-submit \
     --master yarn \
     --deploy-mode cluster \
     --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
         /usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar 1000

    Результат:

    20/04/19 16:43:58 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net/  10.13.13.18:8032
20/04/19 16:43:58 INFO client.AHSProxy: Connecting to Application History server at rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net/10.13.13.18:10200
20/04/19 16:43:58 INFO yarn.Client: Requesting a new application from cluster with 4 NodeManagers
...
20/04/19 16:43:58 INFO yarn.Client: Preparing resources for our AM container
20/04/19 16:43:58 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar -> hdfs://  rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net/user/sparkuser/.sparkStaging/application_1586176069782_0003/  spark-examples.jar
20/04/19 16:43:58 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/etc/spark/conf/hive-site.xml -> hdfs://  rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net/user/sparkuser/.sparkStaging/application_1586176069782_0003/hive-site.  xml
20/04/19 16:43:58 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/tmp/spark-6dff3163-089b-4634-8f74-c8301d424567/  __spark_conf__8717606866210190000.zip -> hdfs://rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net/user/sparkuser/.  sparkStaging/application_1586176069782_0003/__spark_conf__.zip
20/04/19 16:44:00 INFO yarn.Client: Submitting application application_1586176069782_0003 to ResourceManager
20/04/19 16:44:00 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1586176069782_0003
20/04/19 16:44:01 INFO yarn.Client: Application report for application_1586176069782_0003 (state: ACCEPTED)
20/04/19 16:44:01 INFO yarn.Client:
   client token: N/A
   diagnostics: AM container is launched, waiting for AM container to Register with RM
   ApplicationMaster host: N/A
   ApplicationMaster RPC port: -1
   queue: default
   start time: 1587314639386
   final status: UNDEFINED
   tracking URL: http://rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net:8088/proxy/application_1586176069782_0003/
   user: sparkuser
20/04/19 16:44:05 INFO yarn.Client: Application report for application_1586176069782_0003 (state: RUNNING)
20/04/19 16:44:05 INFO yarn.Client:
   client token: N/A
   diagnostics: N/A
   ApplicationMaster host: rc1b-dataproc-d-9cd9yoenm4npsznt.mdb.yandexcloud.net
   ApplicationMaster RPC port: 41648
   queue: default
   start time: 1587314639386
   final status: UNDEFINED
   tracking URL: http://rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net:8088/proxy/application_1586176069782_0003/
   user: sparkuser
20/04/19 16:44:06 INFO yarn.Client: Application report for application_1586176069782_0003 (state: RUNNING)
20/04/19 16:44:07 INFO yarn.Client: Application report for application_1586176069782_0003 (state: RUNNING)
20/04/19 16:44:08 INFO yarn.Client: Application report for application_1586176069782_0003 (state: RUNNING)
20/04/19 16:44:09 INFO yarn.Client: Application report for application_1586176069782_0003 (state: FINISHED)
20/04/19 16:44:09 INFO yarn.Client:
   client token: N/A
   diagnostics: N/A
   ApplicationMaster host: rc1b-dataproc-d-9cd9yoenm4npsznt.mdb.yandexcloud.net
   ApplicationMaster RPC port: 41648
   queue: default
   start time: 1587314639386
   final status: SUCCEEDED
   tracking URL: http://rc1b-dataproc-m-ds7lj5gnnnqggbqd.mdb.yandexcloud.net:8088/proxy/application_1586176069782_0003/
   user: sparkuser
20/04/19 16:44:09 INFO util.ShutdownHookManager: Shutdown hook called
20/04/19 16:44:09 INFO util.ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-6dff3163-089b-4634-8f74-c8301d424567
20/04/19 16:44:09 INFO util.ShutdownHookManager: Deleting directory /tmp/spark-826498b1-8dec-4229-905e-921203b7b1d0

  2. Проверьте статус выполнения с помощью утилиты yarn application:

    yarn application -status application_1586176069782_0003

    Результат:

    20/04/19 16:47:03 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at rc1b-dataproc-m-ds7lj5gn********.mdb.yandexcloud.net/10.13.13.18:8032
20/04/19 16:47:03 INFO client.AHSProxy: Connecting to Application History server at rc1b-dataproc-m-ds7lj5gn********.mdb.yandexcloud.net/10.13.13.18:10200
Application Report :
    Application-Id : application_1586176069782_0003
    Application-Name : org.apache.spark.examples.SparkPi
    Application-Type : SPARK
    User : sparkuser
    Queue : default
    Application Priority : 0
    Start-Time : 1587314639386
    Finish-Time : 1587314647621
    Progress : 100%
    State : FINISHED
    Final-State : SUCCEEDED
    Tracking-URL : rc1b-dataproc-m-ds7lj5gn********.mdb.yandexcloud.net:18080/history/application_1586176069782_0003/1
    RPC Port : 41648
    AM Host : rc1b-dataproc-d-9cd9yoen********.mdb.yandexcloud.net
    Aggregate Resource Allocation : 141510 MB-seconds, 11 vcore-seconds
    Aggregate Resource Preempted : 0 MB-seconds, 0 vcore-seconds
    Log Aggregation Status : SUCCEEDED
    Diagnostics :
    Unmanaged Application : false
    Application Node Label Expression : <Not set>
    AM container Node Label Expression : <DEFAULT_PARTITION>
    TimeoutType : LIFETIME    ExpiryTime : UNLIMITED    RemainingTime : -1seconds

  3. Просмотрите журналы со всех запущенных контейнеров с помощью утилиты yarn logs:

    sudo -u sparkuser yarn logs \
     -applicationId application_1586176069782_0003 | grep "Pi is"

    Результат:

    Pi is roughly 3.14164599141646

  1. На виртуальной машине создайте файл month_stat.py со следующим кодом:

    import sys

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext

def main():
    conf = SparkConf().setAppName("Month Stat - Python")
    conf.set("fs.s3a.aws.credentials.provider", "org.apache.hadoop.fs.s3a.AnonymousAWSCredentialsProvider")
    sc = SparkContext(conf=conf)

    sql = SQLContext(sc)
    df = sql.read.parquet("s3a://yc-mdb-examples/dataproc/example01/set01")
    defaultFS = sc._jsc.hadoopConfiguration().get("fs.defaultFS")
    month_stat = df.groupBy("Month").count()
    month_stat.repartition(1).write.format("csv").save(defaultFS+"/tmp/month_stat")

if __name__ == "__main__":
        main()

  2. Скопируйте файл month_stat.py на хосте-мастере кластера:

    sudo -E scp month_stat.py <имя_пользователя>@<FQDN_хоста_кластера>:~/month_stat.py

    Для образа 2.0 укажите пользователя ubuntu, для образа 1.4 — root.

  3. Запустите приложение:

    sudo -u sparkuser spark-submit \
     --master yarn \
     --deploy-mode cluster \
     month_stat.py

  4. Результат работы приложения будет выгружен в HDFS на кластере. Список получившихся файлов можно вывести командой:

    ssh <имя_пользователя>@<FQDN_хоста_кластера> "hdfs dfs -ls /tmp/month_stat"

    Для образа 2.0 укажите пользователя ubuntu, для образа 1.4 — root.

Примечание

Вы можете просматривать логи выполнения заданий и искать в них информацию с помощью сервиса Yandex Cloud Logging. Подробнее см. в разделе Работа с логами.

Предыдущая
Запуск Spark-приложений
Следующая
Использование Object Storage в Yandex Data Processing