Вычисления на кластерах Apache Spark™

Для работы с кластерами Yandex Data Processing требуется предварительная настройка проекта, см. подробнее в концепции.

Все кластеры Yandex Data Processing вне зависимости от варианта развертывания тарифицируются по правилам сервиса Yandex Data Processing. Все кластеры, доступные в проекте, можно посмотреть в разделе Ресурсы проекта ⟶ Yandex Data Proc на странице проекта.

DataSphere поддерживает работу с кластерами Yandex Data Processing при помощи:

• коннектора Spark;
• Livy-сессии.

Коннекторы SparkКоннекторы Spark

Коннектор Spark — это специальный ресурс, который хранит настройки подключения к кластерам Yandex Data Processing. Настройки подключения к кластеру задаются при создании коннектора Spark. Выбранные кластеры подключаются или создаются при запуске вычислений в ячейке.

Коннектор Spark может быть опубликован в сообществе для использования в других проектах. Изменение настроек коннектора Spark применится для всех проектов, в которых он используется.

Для корректной интеграции с DataSphere через коннектор Spark развернутый кластер Yandex Data Processing должен иметь версию образа не ниже 2.0 с включенными сервисами LIVY, SPARK и YARN.

Подробнее о работе с коннекторами Spark см. в инструкции.

Запуск Python-кода в кластереЗапуск Python-кода в кластере

1. Введите в ячейку Python-код, например:

   import random
   
   def inside(p):
       x, y = random.random(), random.random()
       return x*x + y*y < 1
   
   NUM_SAMPLES = 1_000_000_0
   
   count = sc.parallelize(range(0, NUM_SAMPLES)).filter(inside).count()
   print("Pi is roughly %f" % (4.0 * count / NUM_SAMPL))
   

2. Выберите ячейку с кодом и запустите вычисления.

3. В открывшемся окне Конфигурации ВМ ноутбука перейдите на вкладку Для кластера Yandex Data Proc.

4. Выберите конфигурацию вычислительных ресурсов и коннектор Spark.

5. Нажмите кнопку Выбрать.

Коннектор и конфигурация окружения задаются вручную только при первом запуске вычисления. Все последующие вычисления в этом ноутбуке будут производиться на созданной при первом запуске ВМ. Кластер Yandex Data Processing подключается к ней при помощи коннектора Spark.

Синхронизация окружения Python с кластеромСинхронизация окружения Python с кластером

При работе с Python Spark через DataSphere нет необходимости вручную переносить виртуальное окружение. В кластере Yandex Data Processing есть возможность изменить базовый состав PyPI пакетов с помощью виртуального окружения:

1. Установите библиотеку catboost:

   %pip install catboost
   

2. После завершения установки на верхней панели выберите Kernel ⟶ Restart kernel.... Если установка прошла без ошибок, виртуальное окружение будет автоматически создано и доступно в Spark-сессии c помощью переменной spark.

Для синхронизации окружения в настройках коннектора Spark в блоке Настройки S3 должны быть указаны идентификатор статического ключа доступа для бакета и секрет, содержащий сам статический ключ доступа.

Livy-сессииLivy-сессии

Для корректной интеграции с DataSphere через Livy-сессии развернутый кластер Yandex Data Processing должен иметь версию образа не ниже 2.0 с включенными сервисами LIVY, SPARK, YARN и HDFS.

Вычислительные сессииВычислительные сессии

В кластере Yandex Data Processing ваш код выполняется в сессиях. Сессия хранит промежуточное состояние до тех пор, пока вы не удалите ее или кластер. У каждого кластера есть сессия по умолчанию. Ее идентификатор равен идентификатору проекта.

Для управления сессиями используйте следующие команды:

• %create_livy_session --cluster <имя_кластера> --id <идентификатор_сессии> — создание сессии;
• %delete_livy_session --cluster <имя_кластера> --id <идентификатор_сессии> — удаление сессии.

Например, следующая команда создаст в кластере my-new-cluster сессию ses1, которая позволит каждому процессу использовать максимум 4 ядра CPU в кластере и 4 ГБ RAM (подробнее см. в документации Spark):

%create_livy_session --cluster my-new-cluster --id ses1 --conf spark.cores.max=4 --conf spark.executor.memory=4g

По умолчанию в сессиях включено динамическое выделение ресурсов. Чтобы ограничить ресурсы сессии, используйте параметр --conf spark.dynamicAllocation.enabled=false.

Параметры Livy-сессииПараметры Livy-сессии

Полный список параметров для команды %create_livy_session:

Подробнее о параметрах livy-сессии см. в официальной документации.

Ограничения сессий Yandex Data ProcessingОграничения сессий Yandex Data Processing

DataSphere использует системные переменные для работы с кластером Yandex Data Processing. Не переопределяйте значения следующих переменных:

• sc
• spark
• HiveContext
• StreamingContext
• SqlContext

Следующие глобальные конфигурации Spark переопределяются параметрами, необходимыми для выполнения заданий Livy:

• spark.jars
• spark.submit.deployMode
• spark.yarn.dist.archives
• spark.submit.pyFiles
• spark.yarn.maxAppAttempts
• spark.yarn.submit.waitAppCompletion

Чтобы задать дополнительные библиотеки для сессии Spark, используйте параметры spark.driver.extraClassPath и spark.executor.extraClassPath, а сами библиотеки разместите на всех узлах во время создания кластера Yandex Data Processing с помощью скриптов инициализации. Пути к используемым библиотекам должны совпадать на всех узлах кластера.

Запуск Python-кода в кластереЗапуск Python-кода в кластере

Код запускается в ячейках с заголовком:

#!spark [--cluster <кластер>] [--session <сессия>] [--variables <входящая_переменная>] [--return_variables <возвращаемая_переменная>]

Где:

• --cluster — кластер Yandex Data Processing, на котором будут производиться вычисления. Может быть:
  • Именем кластера, созданного через интерфейс ноутбука.
  • HTTP-ссылкой на внутренний IP-адрес хоста masternode, например http://10.0.0.8:8998/.
• --session — идентификатор вычислительной сессии. Если параметр пропущен, используется сессия кластера Yandex Data Processing по умолчанию.
• --variables — переменная, импортированная из DataSphere в кластер Yandex Data Processing. Поддерживаемые типы: bool, int, float, str, pandas.DataFrame (преобразовывается в Spark DataFrame в кластере).
• --return_variables — переменная, которая будет экспортирована из кластера Yandex Data Processing в DataSphere. Поддерживаемые типы: bool, int, float, str, pandas.DataFrame (преобразованный Spark DataFrame).

Пример использования вычислительных сессий с пользовательскими параметрамиПример использования вычислительных сессий с пользовательскими параметрами

Чтобы запустить вычисления в сессии с заданными настройками, сначала создайте сессию, а затем передайте код в ячейке с заголовком #!spark:

1. Создайте сессию и определите ее параметры:

   %create_livy_session --cluster my-new-cluster --id ses1 --conf spark.cores.max=4 --conf spark.executor.memory=4g
   

2. В следующей ячейке запустите вычисления:

   #!spark --cluster my-new-cluster --session ses1
   import random
   
   def inside(p):
       x, y = random.random(), random.random()
       return x*x + y*y < 1
   
   NUM_SAMPLES = 1_000_000
   
   count = sc.parallelize(range(0, NUM_SAMPLES)) \
       .filter(inside).count()
   print("Pi is roughly %f" % (4.0 * count / NUM_SAMPLES))
   

3. Если сессия вам больше не нужна, удалите ее:

   %delete_livy_session --cluster my-new-cluster --id ses1
   

Работа с библиотекой Spark SQLРабота с библиотекой Spark SQL

DataSphere может работать с библиотекой Spark SQL. Например, следующий запрос вернет все записи в таблице animals, созданной в кластере cluster test-dataproc-cluster:

#!spark --cluster test-dataproc-cluster --return_variables df
df = spark.sql("SELECT * FROM animals;")

df

Подробнее о синтаксисе SQL-запросов и работе с библиотекой Spark SQL см. в официальной документации.

См. такжеСм. также

• Интеграция с сервисом Yandex Data Processing
• Коннектор Spark