通过 EMR Serverless Spark 提交 PySpark 流任务
在大数据快速发展的时代，流式处理技术对于实时数据分析至关重要。EMR Serverless Spark 提供了一个强大而可扩展的平台，它不仅简化了实时数据处理流程，还免去了服务器管理的烦恼，提升了效率。本文将指导您使用 EMR Serverless Spark 提交 PySpark 流式任务，展示其在流处理方面的易用性和可运维性。
前提条件
已创建工作空间，详情请参见创建工作空间。
操作流程
步骤一：创建实时数据流集群并产生消息
执行以下命令，创建 Topic。
执行以下命令，发送消息。
步骤二：新增网络连接
进入网络连接页面。
在 EMR 控制台的左侧导航栏，选择 EMR Serverless > Spark。
在 Spark 页面，单击目标工作空间名称。
在 EMR Serverless Spark 页面，单击左侧导航栏中的网络连接。
在网络连接页面，单击新增网络连接。
在新增网络连接对话框中，配置以下信息，单击确定。
当状态显示为已成功时，表示新增网络连接成功。
步骤三：为 EMR 集群添加安全组规则
获取集群节点交换机的网段。您可以在节点管理页面，单击节点组名称，查看关联的交换机信息，然后登录专有网络管理控制台，在交换机页面获取交换机的网段。
添加安全组规则。
在集群管理页面，单击目标集群的集群 ID。
在基础信息页面，单击集群安全组后面的链接。
在安全组规则页面，单击手动添加，填写端口范围和授权对象，然后单击保存。
步骤四：上传 JAR 包至 OSS
上传kafka.zip中的所有 JAR 包至 OSS，上传操作可以参见简单上传。
步骤五：上传资源文件
在 EMR Serverless Spark 页面，单击左侧导航栏中的资源上传。
在资源上传页面，单击上传文件。
在上传文件对话框中，单击待上传文件区域选择pyspark_ss_demo.py文件。
步骤六：新建并启动流任务
在 EMR Serverless Spark 页面，单击左侧的任务开发。
单击新建。
输入任务名称，新建一个 Application（流任务） > PySpark 类型的任务，然后单击确定。
在新建的任务开发中，配置以下信息，其余参数无需配置，然后单击保存。
单击发布。
在发布任务对话框中，单击确定。
启动流任务。
单击前往运维。
单击启动。
步骤七：查看日志
单击日志探查页签。
在 Driver 日志列表中，单击 stdOut.log。在打开的日志文件中，您可以看到应用程序执行的相关信息以及返回的结果。
相关文档
EMR Serverless Spark 版官网：https://www.aliyun.com/product/bigdata/serverlessspark
PySpark 批任务的开发流程示例：PySpark任务快速入门
EMR Serverless Spark 在 2024 年 5 月正式开启公测，在公测期间可以免费使用最高 100 CU 计算资源，欢迎试用。如果您在使用 EMR Serverless Spark 版的过程中遇到任何疑问，可加入钉钉群（群号：58570004119）咨询。
还未添加个人签名 2020-10-15 加入
分享阿里云计算平台的大数据和AI方向的技术创新和趋势、实战案例、经验总结。
评论