pyspark 在AWS EMR中按步骤设置环境变量

qqrboqgw  于 2023-11-16  发布在  Spark
关注(0)|答案(2)|浏览(122)

我无法为我的spark应用程序设置environment variables。我正在使用AWS EMR运行spark应用程序。这更像是我在spark之上用python编写的框架,根据环境变量运行多个spark作业。所以为了让我启动确切的作业,我需要将环境变量传递到spark-submit中。我尝试了几种方法来做到这一点。但都不起作用。当我试图在应用程序中打印环境变量的值时,它返回空。
要在EMR中运行群集,我使用以下AWS CLI命令

aws emr create-cluster --applications Name=Hadoop Name=Hive Name=Spark --ec2-attributes '{"KeyName":"<Key>","InstanceProfile":"<Profile>","SubnetId":"<Subnet-Id>","EmrManagedSlaveSecurityGroup":"<Group-Id>","EmrManagedMasterSecurityGroup":"<Group-Id>"}' --release-label emr-5.13.0 --log-uri 's3n://<bucket>/elasticmapreduce/' --bootstrap-action 'Path="s3://<bucket>/bootstrap.sh"' --steps file://./.envs/steps.json  --instance-groups '[{"InstanceCount":1,"InstanceGroupType":"MASTER","InstanceType":"c4.xlarge","Name":"Master"}]' --configurations file://./.envs/Production.json --ebs-root-volume-size 64 --service-role EMRRole --enable-debugging --name 'Application' --auto-terminate --scale-down-behavior TERMINATE_AT_TASK_COMPLETION --region <region>

字符串
现在Production.json看起来像这样:

[
  {
   "Classification": "yarn-env",
   "Properties": {},
   "Configurations": [
       {
         "Classification": "export",
         "Properties": {
             "FOO": "bar"
         }
       }
   ]
 },
 {
  "Classification": "spark-defaults",
  "Properties": {
    "spark.executor.memory": "2800m",
    "spark.driver.memory": "900m"
  }
 }
]


steps.json是这样的:

[
  {
    "Name": "Job",
    "Args": [
      "--deploy-mode","cluster",
      "--master","yarn","--py-files",
      "s3://<bucket>/code/dependencies.zip",
      "s3://<bucket>/code/__init__.py",
      "--conf", "spark.yarn.appMasterEnv.SPARK_YARN_USER_ENV=SHAPE=TRIANGLE",
      "--conf", "spark.yarn.appMasterEnv.SHAPE=RECTANGLE",
      "--conf", "spark.executorEnv.SHAPE=SQUARE"
  
    ],
    "ActionOnFailure": "CONTINUE",
    "Type": "Spark"
  }

]


当我尝试访问我的__init__.py代码中的环境变量时,它只是打印空的。正如你所看到的,我在cluster mode中使用spark和yarn cluster运行步骤。我通过这些链接到达这个位置。

w1e3prcc

w1e3prcc1#

使用分类yarn-env将环境变量传递给工作节点。
使用classification spark-env将环境变量传递给驱动程序,使用deploy模式客户端。使用deploy模式集群时,使用yarn-env。

k7fdbhmy

k7fdbhmy2#

为了使用EMR集群,我使用AWS Lambda,创建一个项目,当条件中设置了标志时,该项目将构建EMR集群。在这个项目中,我们定义了可以在Lambda中设置的变量,然后将其替换为它的值。要使用它,我们必须使用AWS API。您必须使用的可能方法是AWSSimpleSystemsManagement.getParameters。然后,创建一个像val parametersValues = parameterResult.getParameters.asScala.map(k => (k.getName, k.getValue))这样的Map,让它拥有一个包含名称和值的元组。
例如:${BUCKET} = "s3://bucket-name/这意味着,你只需要在你的JSON ${BUCKET}中写入你的路径的所有名称。
一旦你替换了值,步骤JSON就可以有这样的视图,

[
  {
    "Name": "Job",
    "Args": [
      "--deploy-mode","cluster",
      "--master","yarn","--py-files",
      "${BUCKET}/code/dependencies.zip",
      "${BUCKET}/code/__init__.py",
      "--conf", "spark.yarn.appMasterEnv.SPARK_YARN_USER_ENV=SHAPE=TRIANGLE",
      "--conf", "spark.yarn.appMasterEnv.SHAPE=RECTANGLE",
      "--conf", "spark.executorEnv.SHAPE=SQUARE"

    ],
    "ActionOnFailure": "CONTINUE",
    "Type": "Spark"
  }

]

字符串

相关问题