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python - 您如何使用 boto3(或其他方式)在 emr 上自动化 pyspark 作业？

coder 2023-08-17 原文

我正在创建一个作业来解析大量服务器数据，然后将其上传到 Redshift 数据库中。

我的工作流程如下:

  • 从S3抓取日志数据
  • 使用 spark dataframes 或 spark sql 解析数据并写回 S3
  • 将数据从 S3 上传到 Redshift。

不过，我对如何自动执行此操作感到困惑，以便我的进程启动一个 EMR 集群，引导正确的程序进行安装，并运行我的 python 脚本，该脚本将包含用于解析和编写的代码。

是否有人可以与我分享任何示例、教程或经验，以帮助我学习如何执行此操作？

最佳答案

看看 boto3 EMR创建集群的文档。您基本上必须调用 run_job_flow并创建运行所需程序的步骤。

import boto3    

client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')

S3_BUCKET = 'MyS3Bucket'
S3_KEY = 'spark/main.py'
S3_URI = 's3://{bucket}/{key}'.format(bucket=S3_BUCKET, key=S3_KEY)

# upload file to an S3 bucket
s3 = boto3.resource('s3')
s3.meta.client.upload_file("myfile.py", S3_BUCKET, S3_KEY)

response = client.run_job_flow(
    Name="My Spark Cluster",
    ReleaseLabel='emr-4.6.0',
    Instances={
        'MasterInstanceType': 'm4.xlarge',
        'SlaveInstanceType': 'm4.xlarge',
        'InstanceCount': 4,
        'KeepJobFlowAliveWhenNoSteps': True,
        'TerminationProtected': False,
    },
    Applications=[
        {
            'Name': 'Spark'
        }
    ],
    BootstrapActions=[
        {
            'Name': 'Maximize Spark Default Config',
            'ScriptBootstrapAction': {
                'Path': 's3://support.elasticmapreduce/spark/maximize-spark-default-config',
            }
        },
    ],
    Steps=[
    {
        'Name': 'Setup Debugging',
        'ActionOnFailure': 'TERMINATE_CLUSTER',
        'HadoopJarStep': {
            'Jar': 'command-runner.jar',
            'Args': ['state-pusher-script']
        }
    },
    {
        'Name': 'setup - copy files',
        'ActionOnFailure': 'CANCEL_AND_WAIT',
        'HadoopJarStep': {
            'Jar': 'command-runner.jar',
            'Args': ['aws', 's3', 'cp', S3_URI, '/home/hadoop/']
        }
    },
    {
        'Name': 'Run Spark',
        'ActionOnFailure': 'CANCEL_AND_WAIT',
        'HadoopJarStep': {
            'Jar': 'command-runner.jar',
            'Args': ['spark-submit', '/home/hadoop/main.py']
        }
    }
    ],
    VisibleToAllUsers=True,
    JobFlowRole='EMR_EC2_DefaultRole',
    ServiceRole='EMR_DefaultRole'
)

如果您知道作业流 ID，您还可以向正在运行的集群添加步骤:

job_flow_id = response['JobFlowId']
print("Job flow ID:", job_flow_id)

step_response = client.add_job_flow_steps(JobFlowId=job_flow_id, Steps=SomeMoreSteps)

step_ids = step_response['StepIds']

print("Step IDs:", step_ids)

更多配置，查看sparksteps .

关于python - 您如何使用 boto3(或其他方式)在 emr 上自动化 pyspark 作业？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/36706512/

pysparkpython39sectionboto3amazon-s3apache-sparkamazon-emr

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