写点什么

在 Spark Scala/Java 应用中调用 Python 脚本,会么?

  • 2022 年 1 月 13 日
  • 本文字数:2865 字

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摘要:本文将介绍如何在 Spark scala 程序中调用 Python 脚本,Spark java 程序调用的过程也大体相同。


本文分享自华为云社区《【Spark】如何在Spark Scala/Java应用中调用Python脚本》,作者: 小兔子 615 。

1.PythonRunner


对于运行与 JVM 上的程序(即 Scala、Java 程序),Spark 提供了 PythonRunner 类。只需要调用 PythonRunner 的 main 方法,就可以在 Scala 或 Java 程序中调用 Python 脚本。在实现上,PythonRunner 基于 py4j ,通过构造 GatewayServer 实例让 python 程序通过本地网络 socket 来与 JVM 通信。


// Launch a Py4J gateway server for the process to connect to; this will let it see our    // Java system properties and such    val localhost = InetAddress.getLoopbackAddress()    val gatewayServer = new py4j.GatewayServer.GatewayServerBuilder()      .authToken(secret)      .javaPort(0)      .javaAddress(localhost)      .callbackClient(py4j.GatewayServer.DEFAULT_PYTHON_PORT, localhost, secret)      .build()    val thread = new Thread(new Runnable() {      override def run(): Unit = Utils.logUncaughtExceptions {        gatewayServer.start()      }    })    thread.setName("py4j-gateway-init")    thread.setDaemon(true)    thread.start()            // Wait until the gateway server has started, so that we know which port is it bound to.    // `gatewayServer.start()` will start a new thread and run the server code there, after    // initializing the socket, so the thread started above will end as soon as the server is    // ready to serve connections.    thread.join()
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在启动 GatewayServer 后,再通过 ProcessBuilder 构造子进程执行 Python 脚本,等待 Python 脚本执行完成后,根据 exitCode 判断是否执行成功,若执行失败则抛出异常,最后关闭 gatewayServer。


// Launch Python processval builder = new ProcessBuilder((Seq(pythonExec, formattedPythonFile) ++ otherArgs).asJava)try {  val process = builder.start()
new RedirectThread(process.getInputStream, System.out, "redirect output").start()
val exitCode = process.waitFor() if (exitCode != 0) { throw new SparkUserAppException(exitCode) }} finally { gatewayServer.shutdown()}
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2.调用方法

2.1 调用代码


PythonRunner 的 main 方法中需要传入三个参数:


  • pythonFile:执行的 python 脚本

  • pyFiles:需要添加到 PYTHONPATH 的其他 python 脚本

  • otherArgs:传入 python 脚本的参数数组


val pythonFile = args(0)val pyFiles = args(1)val otherArgs = args.slice(2, args.length)
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具体样例代码如下,scala 样例代码:


package com.huawei.bigdata.spark.examples import org.apache.spark.deploy.PythonRunnerimport org.apache.spark.sql.SparkSession object RunPythonExample {  def main(args: Array[String]) {    val pyFilePath = args(0)    val pyFiles = args(1)    val spark = SparkSession      .builder()      .appName("RunPythonExample")      .getOrCreate()     runPython(pyFilePath, pyFiles)     spark.stop()  }   def runPython(pyFilePath: String, pyFiles :String) : Unit = {    val inputPath = "-i /input"    val outputPath = "-o /output"    PythonRunner.main(Array(pyFilePath, pyFiles, inputPath, outputPath))  }}
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python 样例代码:


#!/usr/bin/env python# coding: utf-8import sysimport argparse argparser = argparse.ArgumentParser(description="ParserMainEntrance")argparser.add_argument('--input', '-i', help="input path", default=list(), required=True)argparser.add_argument('--output', '-o', help="output path", default=list(), required=True)arglist = argparser.parse_args() def getTargetPath(input_path, output_path):    try:        print("input path: {}".format(input_path))        print("output path: {}".format(output_path))        return True    except Exception as ex:        print("error with: {}".format(ex))        return False if __name__ == "__main__":    ret = getTargetPath(arglist.input, arglist.output)    if ret:        sys.exit(0)    else:        sys.exit(1)
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2.2 运行命令


执行 python 脚本需要设置 pythonExec,即执行 python 脚本所使用的执行环境。默认情况下,使用的执行器为 python(Spark 2.4 及以下)或 python3 (Spark 3.0 及以上)。


//Spark 2.4.5val sparkConf = new SparkConf()val secret = Utils.createSecret(sparkConf)val pythonExec = sparkConf.get(PYSPARK_DRIVER_PYTHON)  .orElse(sparkConf.get(PYSPARK_PYTHON))  .orElse(sys.env.get("PYSPARK_DRIVER_PYTHON"))  .orElse(sys.env.get("PYSPARK_PYTHON"))  .getOrElse("python")
//Spark 3.1.1val sparkConf = new SparkConf()val secret = Utils.createSecret(sparkConf)val pythonExec = sparkConf.get(PYSPARK_DRIVER_PYTHON) .orElse(sparkConf.get(PYSPARK_PYTHON)) .orElse(sys.env.get("PYSPARK_DRIVER_PYTHON")) .orElse(sys.env.get("PYSPARK_PYTHON")) .getOrElse("python3")
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如果要手动指定 pythonExec,需要在执行前设置环境变量(无法通过 spark-defaults 传入)。在 cluster 模式下,可以通过 --conf “spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=python3” --conf “spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3” 设置。driver 端还可以通过 export PYSPARK_PYTHON=python3 设置环境变量。


若需要上传 pyhton 包,可以通过 --archive python.tar.gz 的方式上传。


为了使应用能够获取到 py 脚本文件,还需要在启动命令中添加 --file pythonFile.py 将 python 脚本上传到 yarn 上。


​ 运行命令参考如下:


spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.RunPythonExample --files /usr/local/test.py --conf "spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=python3" --conf "spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=python3" /usr/local/test.jar test.py test.py
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如果需要使用其他 python 环境,而非节点上已安装的,可以通过 --archives 上传 python 压缩包,再通过环境变量指定 pythonExec,例如:


spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.RunPythonExample --files /usr/local/test.py --archives /usr/local/python.tar.gz#myPython --conf "spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=myPython/bin/python3" --conf "spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=myPython/bin/python3" /usr/local/test.jar test.py test.py
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