spark教程-Pyspark On Yarn 的模块依赖问题

原理简述

Yarn 模式是把资源统一交给 Yarn 集群来管理，其优点在于实现了 application 的多样性，如 MapReduce 程序、HBase 集群、Storm 集群、spark 集群等；

Yarn 模式有两种运行模式：client 和 cluster，区别在于 

client 模式的 Driver 运行在 client 端，而 client 端可能是 spark 集群内节点，也可以不是，一般来说不是集群内节点，这就需要在客户端节点上安装程序运行所需环境，以支持 spark 的正常执行；

cluster 模式的 Driver 运行在 spark 集群中的某个 NodeManager 上，而且不确定到底是哪个 NodeManager 上，这由 spark 的调度策略决定，

如果知道了在哪个节点，在该节点上安装程序运行所需环境即可，

但是事实是哪个节点都有可能，这意味着需要在所有节点上安装程序运行所需环境，显然这不是个好办法；

 

随着 application 的增加，需要不断安装新的包，而且不同 application 可能存在版本问题，这对于 client 模式来说或许还可以接受，但 cluster 模式肯定不行的，如果集群很大，装环境就会死人的

 

一句通俗的话描述 Pyspark On Yarn：Driver 从本地电脑获取环境后分发给 Container 来执行

 

问题复现

下面用一个小例子测试下 Yarn 的 模块依赖问题

主函数

from pyspark import SparkContext
from dependency.mydata import data      # 自己写的模块

sc = SparkContext(master='yarn', appName='yilai')
out = sc.parallelize(data)
out.saveAsTextFile('/spark/out')

自己写的模块 dependency/mydata.py，这个模块被主函数依赖

data = range(100)

 

运行结果

spark-submit --master yarn --deploy-mode client --py-files dep.zip mySparkCode.py     # 可以执行
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --py-files dep.zip mySparkCode.py    # 可以执行，而且 关掉 client 可执行

spark-submit --master yarn --deploy-mode client mySparkCode.py    # 可以执行
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster mySparkCode.py   # 不可以执行

--py-files 什么意思，我后面解释，它的作用就是把自写模块打包给 Driver；

在有 --py-files 的情况下，client 和 cluster 模式都可以执行，毕竟都打包上传了，可以理解；

在没有 --py-files 的情况下，client 模式可以运行，而且只要 dependency 放在 PYTHONPATH 的环境变量里，都可以运行，而 cluster 模式下不可执行；

 

原因解析

1. 被提交的任务放在 clien 端，被依赖的模块也在 client 端

2. client 模式下，Driver 运行在 client 上，Driver 可以找到被依赖的包，并发送给 Container

3. cluster 模式下，Driver 运行在 NodeManager 上，Driver 找不到被依赖的包，报错，Container exited with a non-zero exit code 13

 

而且经过我测试，自写模块存在链式依赖也可以执行，但是调用第三方模块如 numpy 就不行了　　【site-packages 下的模块】

异常信息为 

ImportError: No module named xxx

 

解决方案

模块依赖也可以分为多种情景：

有简单依赖，如单文件依赖，也有复杂依赖，如依赖多个文件，甚至 链式依赖，如代码依赖 padans，而 pandas 依赖 numpy

 

普通依赖

普通依赖有两种解决方法，当然这两种方法也可以解决部分 复杂依赖 问题，是通用的方法

--py-files

它是 spark-submit 的参数，官方解释如下

Comma-separated list of .zip, .egg, or .py files to place on the PYTHONPATH for Python apps.   
Comma,逗号；separated 分隔；                             

 用逗号分隔的 zip、egg、py 文件列表来代替 PYTHONPATH 环境变量

 

如果依赖单个文件，直接写文件名即可，

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --py-files xxx.py mySparkCode.py

如果是多个文件，用逗号隔开，

如果是一个包，需要进行压缩打包　　　　【自己写的包】

[root@hadoop10 ~]# cd /usr/lib/python27/
[root@hadoop10 python27]# ls
bin  dependency  include  lib  share
[root@hadoop10 python27]# zip -r dep.zip dependency/
  adding: dependency/ (stored 0%)
  adding: dependency/__init__.py (stored 0%)
  adding: dependency/mydata.py (stored 0%)

效果如图

然后执行命令

spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --py-files /usr/lib/python27/dep.zip mySparkCode.py

注意，压缩文件必须是全路径，即使它在 PYTHONPATH 环境变量内，不写全路径也会报错 file do not exist

 

addPyFile

在代码内部解决问题，很简单，只需要一句

sc.addPyFile(file_path)

 

第三方依赖

以 numpy、pandas 为代表的第三方依赖比较麻烦，解决方案如下

1）创建 python 虚拟环境，并在虚拟环境中安装各种需要的包

参考我的博客 python 虚拟环境

值得注意的是，可能要使用 pip install --ignore-installed 来强行安装

2）压缩整个虚拟环境

注意是压缩整个环境，而不是被安装的包

[root@hadoop10 lib]# zip -r py.zip pyspark-ml-env/

pyspark-ml-env 是虚拟环境的目录

3）将虚拟环境压缩包上传 hdfs

[root@hadoop10 spark]# hadoop fs -put /usr/lib/py.zip /spark/env

4）以 numpy 为例，编写测试代码

import numpy as np
from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext(master='yarn', appName='test_use_numpy')
rdd = sc.parallelize(np.arange(100))
rdd.saveAsTextFile('/spark/numpy_test')

5）执行如下命令运行代码

注意是 cluster 模式，client 模式不用这么麻烦

spark-submit
--master yarn 
--deploy-mode cluster
--conf spark.yarn.dist.archives=hdfs:///spark/env/py.zip#pyenv
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=pyenv/pyspark-ml-env/bin/python
regression_metrics.py

spark.yarn.dist.archives：hdfs:///spark/env/py.zip 指定压缩文件地址，压缩文件被分发到 executor 上，并且解压，#pyenv 代表解压到的目录

spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON：指定使用的 python 环境；pyenv 即上面的解压目录，pyspark-ml-env 即创建的虚拟环境的目录

 

6）查看结果

 

 运行正常

 

总结

下面我把 模块依赖 的使用问题进行一下总结

1. Driver 负责把本地的资源分发给 Container

2. 在 client 模式下，Driver 就找在 Client 端，可以把 client 端的资源分发，而 cluster 模式下，Driver 可在集群任一节点，该节点是没有资源的

3. 如果是 普通依赖：

在 client 模式下，Driver 可能自动收集资源，分发，无需上传依赖；

在 cluster 模式下，Driver 无法收集资源，必须上传依赖；

4. 如果是 复杂依赖：

在 client 模式 和 cluster 模式下，都需要通过 虚拟环境 上传依赖

5. 在工业环境中，使用的多是 cluster 模式，cluster 模式必须上传依赖

6. 在调试环节，多使用 client 模式，client 只需上传复杂依赖即可

 

 

 

参考资料：

https://blog.csdn.net/github_38358734/article/details/78292696　　讲了点原理，作用不大

https://www.cnblogs.com/nucdy/p/8569606.html　　和上个链接大同小异

https://blog.csdn.net/wangxiao7474/article/details/81391300　　常规方法总结

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43434216　　知乎，说得挺详细，此篇是我唯一实验 numpy 等复杂依赖 成功的教程

https://www.cnblogs.com/piperck/p/10121097.html　　这篇和上面 知乎 那篇雷同

https://www.jianshu.com/p/df0a189ff28b　　numpy 等复杂模块的解决方案

https://www.jianshu.com/p/0787b4641b23

 

下面的教程没啥用

https://www.jianshu.com/p/d77e16008957

https://stackoverflow.com/questions/45202045/running-python-in-yarn-spark-cluster-mode-using-virtualenv