Pyspark python package的测试

PySpark - Python Package Management

PySpark提供了一种将python环境剥离到镜像之外的一种方式，众所周知，在docker的优化方案中，减小镜像的体积能够节省资源、提高效率，这是一种“极大程度上”能够优化镜像的方式。

在这篇博文中，我主要使用conda打包python的方式测了一下在k8s集群上的client/cluster模式提交任务

环境准备

• k8s 集群
• NFS - PVC(需要结合k8s配置nfs pvc)
• 一个可提交spark任务的镜像

启动容器

1. 用能够提交spark任务的镜像启动一个容器
2. 进入容器，Do Something（可以在容器中提前用conda打包所需的python）

1. conda打包环境

1. 安装conda
2. 用conda安装所需python环境

# python=XXX, XXX代表指定python版本
conda create -y -n pyspark_conda_env -c conda-forge pyarrow pandas conda-pack python=XXX
conda activate pyspark_conda_env
conda pack -f -o pyspark_conda_env.tar.gz
1
2
3
4

2. 测试使用的代码：app.py

import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark.sql import SparkSession

def main(spark):
    df = spark.createDataFrame(
        [(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
        ("id", "v"))

    @pandas_udf("double")
    def mean_udf(v: pd.Series) -> float:
        return v.mean()

    print(df.groupby("id").agg(mean_udf(df['v'])).collect())


if __name__ == "__main__":
    main(SparkSession.builder.getOrCreate())
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

client mode

运行命令

在client模式下，PYSPARK_DRIVER_PYTHON 和 PYSPARK_PYTHON 都要设置

1. PYSPARK_PYTHON: 通过--archives上传的pyspark_conda_env.tar.gz在pod中解压之后的python路径
2. PYSPARK_DRIVER_PYTHON: pyspark_conda_env.tar.gz在容器中解压之后的python路径
3. 由于client模式下，PYSPARK_DRIVER_PYTHON指定的python路径只被driver端使用，所以只需挂载到当前启动的容器中就行，不需要在其他节点也存在。

# 解压！
# root@icx-1:/ppml/trusted-big-data-ml# tar -zxvf pyspark_conda_env.tar.gz -C pyspark_conda_env
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/ppml/trusted-big-data-ml/pyspark_conda_env/bin/python # Do not set in cluster modes.
export PYSPARK_PYTHON=./pyspark_conda_env/bin/python

# 提交Spark命令
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=${RUNTIME_K8S_SERVICE_ACCOUNT} \
--deploy-mode client \
--conf spark.driver.host=${LOCAL_HOST} \
--master ${RUNTIME_SPARK_MASTER} \
--conf spark.kubernetes.executor.podTemplateFile=/ppml/trusted-big-data-ml/spark-executor-template.yaml \
--conf spark.kubernetes.container.image=${RUNTIME_K8S_SPARK_IMAGE} \
--conf spark.kubernetes.executor.deleteOnTermination=false \
--archives ./pyspark_conda_env.tar.gz#pyspark_conda_env \
local:///ppml/trusted-big-data-ml/app.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

执行分析

# hello
1

cluster mode

运行命令

在cluster模式下，只需要设置PYSPARK_PYTHON

1. PYSPARK_PYTHON: pyspark_conda_env.tar.gz解压到pod中的python路径
2. 通过conda打包的pyspark_conda_env.tar.gz，通过spark.kubernetes.file.upload.path指定的共享文件系统传入到Driver中

export PYSPARK_PYTHON=./pyspark_conda_env/bin/python

# 提交Spark命令
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \
--conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName=${RUNTIME_K8S_SERVICE_ACCOUNT} \
--deploy-mode cluster \
--master ${RUNTIME_SPARK_MASTER} \
--conf spark.kubernetes.executor.podTemplateFile=/ppml/trusted-big-data-ml/spark-executor-template.yaml \
--conf spark.kubernetes.driver.podTemplateFile=/ppml/trusted-big-data-ml/spark-driver-template.yaml \
--conf spark.kubernetes.container.image=${RUNTIME_K8S_SPARK_IMAGE} \
--conf spark.kubernetes.executor.deleteOnTermination=false \
--conf spark.kubernetes.file.upload.path=/ppml/trusted-big-data-ml/work/data/shaojie \
--archives ./pyspark_conda_env.tar.gz#pyspark_conda_env \
local:///ppml/trusted-big-data-ml/work/data/shaojie/app.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

通过跑cluster模式的任务，趁机来看一下spark.kubernetes.file.upload.path的作用。在这里，--archives意为通过指定逗号分割的tar,jar,zip等一系列依赖包，将会被解压到executor中

执行分析

22-07-29 02:05:58 INFO  SparkContext:57 - Added archive file:/ppml/trusted-big-data-ml/work/data/shaojie/spark-upload-06550aaa-76f6-4f6e-a123-d34c71dbce5c/pyspark_conda_env.tar.gz#pyspark_conda_env at spark://app-py-36a4238247b3d72e-driver-svc.default.svc:7078/files/pyspark_conda_env.tar.gz with timestamp 1659060357319
22-07-29 02:05:58 INFO  Utils:57 - Copying /ppml/trusted-big-data-ml/work/data/shaojie/spark-upload-06550aaa-76f6-4f6e-a123-d34c71dbce5c/pyspark_conda_env.tar.gz to /tmp/spark-6c702f67-0531-49f8-9656-48d4e110eea1/pyspark_conda_env.tar.gz
INFO fork chmod is forbidden !!!/tmp/spark-6c702f67-0531-49f8-9656-48d4e110eea1/pyspark_conda_env.tar.gz
22-07-29 02:05:58 INFO  SparkContext:57 - Unpacking an archive file:/ppml/trusted-big-data-ml/work/data/shaojie/spark-upload-06550aaa-76f6-4f6e-a123-d34c71dbce5c/pyspark_conda_env.tar.gz#pyspark_conda_env from /tmp/spark-6c702f67-0531-49f8-9656-48d4e110eea1/pyspark_conda_env.tar.gz to /var/data/spark-3024b9ad-8e4d-4b2a-b51a-aee8f54d5a46/spark-8acb95d2-599d-4e2f-8203-c1f3455c4c7f/userFiles-994a18bf-12cd-4d98-b3e9-1035f741fe67/pyspark_conda_en
1
2
3
4

1. SparkContext先索取spark.kubernetes.file.upload.path路径中所有被上传的archives包，添加到driver中。[spark.kubernetes.file.upload.path所指定的路径一定要是可被共享访问的文件系统: HDFS, NFS等]
2. 拷贝共享路径中的包到Driver中的路径
3. 解压Driver中拷贝过来的archives包到指定位置

questions

1. client去提交archives的时候，不需要指定spark.kubernetes.file.upload.path的嘛？
2. cluster提交的archives主要是给启动的driver使用？
3. spark.kubernetes.file.upload.path文档上认为这个配置的值应该是一个远程存储