spark

Definition

작성한 코드를 Spark에서 실행하는 노드입니다.
좌측 [Flow구성]노드 중 [spark]노드를 drag & drop 한 후 Property 항목을 입력합니다. Property 패널의 [더보기+] 버튼을 누르면 입력가능한 전체 Property 항목을 볼 수 있습니다.

Set

[setting], [scheduler], [parameter] 설정은 [워크플로우] > [생성] > [기본구성]을 참고합니다.

property

[Node Description] 작성 중인 노드명 입력

1. prepare : 노드 실행 결과를 HDFS에 저장하기 위해 파일삭제/폴더생성 작업 선 수행(워크플로우 반복실행 시 활용가능)

   • delete : 노드 실행 전 삭제할 폴더/파일 경로
   • mkdir : 노드 실행 전 생성할 폴더 경로

2. file : 노드에서 사용할 라이브러리 경로를 설정

3. archive : archive 경로를 설정

4. retry

   • max : 실행 실패 시 재시도 횟수
   • period : 재시도 주기(분 단위)

5. property : 실행에 사용할 property (key, value) 입력

6. master : 사용할 spark url 입력(DHP에서 생성한 클러스터 사용시 yarn 입력)

7. mode : spark 실행 모드(client, cluster) 입력(DHP에서 생성한 클러스터 사용시 client 입력)

   deploy-mode	설명
   client	driver program을 로컬에서 실행
   cluster	driver program을 워커 모신 중 하나에서 실행

8. name : spark 애플리케이션명

9. jar : 실행할 python(py), jar 등의 경로 입력

10. sparkOpts : spark 실행시 사용할 옵션정보 입력(key, value)

    key	values	설명
    --driver-cores	1	spark driver에서 사용할 core 수 지정
    --driver-memory	1024m	spark driver에서 사용할 memory 지정
    --executor-cores	1	executor에서 사용할 core 수 지정
    --executor-memory	1g	executor에서 사용할 memory 지정
    --num-executors	1	실행할 executor 수 지정
    --queue	default	job을 제출할 yarn queue 이름 지정
    --conf	PROP=VALUE	임의의 spark 환경설정 속성값 지정

[Note] 아래 내용참고
https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html

11. argument : python code 실행시 전달할 argument >>>>> 팝업 설명
12. jobXml : jobXml 경로 입력. 잡에 전달할 프로퍼티를 별도 xml 로 작성하여 전달가능
13. forceOK : 데이터 처리가 실패해도 정상으로 표시하고 종료

Example

입력받은 숫자의 평균을 구하는 basicavg.py 파일을 spark에서 실행하는 예제입니다.

"""

>>> from pyspark.context import SparkContext

>>> sc = SparkContext('local', 'test')

>>> b = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])

>>> basicAvg(b)

2.5

"""

import sys

from pyspark import SparkContext

def basicAvg(nums):

"""Compute the avg"""

sumCount = nums.map(lambda x: (x, 1)).fold(

(0, 0), (lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1])))

return sumCount[0] / float(sumCount[1])

if __name__ == "__main__":

master = "local"

if len(sys.argv) == 2:

master = sys.argv[1]

sc = SparkContext(master, "Sum")

nums = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])

avg = basicAvg(nums)

print avg

1. 워크플로우 실행 클러스터에 basicavg.py 파일 적재

2. [Flow구성] > [spark] 노드를 drag & drop 한 후 setting 패널에서 실행클러스터 선택

3. property 패널에서 아래와 같이 입력

   • [2.file] 항목에 hdfs브라우저에서 basicavg.py이 저장된 경로 선택

   • 그 외 항목을 아래와 같이 입력

     property	value
     6.master	yarn
     7.mode	client
     9.jar	basicavg.py

   • [10.sparkOpts] 항목은 아래와 같이 입력 (위 property [10. sparkOpts] 옵션 설명 항목 참고)

     key	value
     --driver-memory	2G
     --conf	spark.executor.extraJavaOptions=-Xms512m -Xmx1024m