Python作业开发实践

Spark Python作业开发流程

1. 准备Spark Python作业

2. 打包Spark Python作业

3. 上传Spark Python作业

4. 提交Spark Python作业

步骤一：准备Spark Python作业

1. 下载Spark Python作业示例压缩包，下载链接为Spark Python作业示例。

2. 解压Spark Python作业示例压缩包，解压后的目录名称为lindorm-spark-examples。打开lindorm-spark-examples/python目录，参考python目录结构。

3. 项目开发的根目录以your_project为例，介绍项目的目录结构。

   1. 在your_project目录下新建__init__.py文件，内容为空。

   2. 改造入口文件。

      1. 在入口文件中编写代码，将your_project添加到sys.path中，代码详情请参见Spark Python作业示例中的lindorm-spark-examples/python/your_project/main.py文件的Notice1部分。

         # Notice1: You need to do the following step to complete the code modification:
         # Step1: Please add a "__init__.py" to your project directory, your project will act as a module of launcher.py
         # Step2: Please add current dir to sys.path, you should add the following code to your main file
         current_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
         sys.path.append(current_dir)
         print("current dir in your_project: %s" % current_dir)
         print("sys.path: %s \n" % str(sys.path))

      2. 在入口文件中将入口逻辑封装到main(argv)方法中。代码详情请参见Spark Python作业示例中的lindorm-spark-examples/python/your_project/main.py文件的Notice2部分。

         # Notice2: Move the code in `if __name__ == "__main__":` branch to a new defined main(argv) function,
         # so that launcher.py in parent directory just call main(sys.argv)
         def main(argv):
             print("Receive arguments: %s \n" % str(argv))
         
             print("current dir in main: %s \n" % os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)))
             # Write your code here
         
         
         if __name__ == "__main__":
             main(sys.argv)

   3. 创建Spark Python作业启动的入口文件，用来调用main(argv)方法。在根目录your_project创建同级目录launcher.py，可以复制Spark Python作业示例中的lindorm-spark-examples/python/launcher.py文件。

步骤二：打包Spark Python作业

1. 打包项目依赖的Python环境和第三方类库。推荐使用Conda或者Virtualenv将依赖类库打包为tar包，具体操作请参见Python Package Management。

   重要

   请在Linux环境下完成该操作，以保证Lindorm计算引擎能正常识Python二进制文件。

2. 打包项目文件。将your_project文件打包为.zip或者.egg格式文件。

   • 执行以下命令将项目文件打包为.zip格式文件。

     zip -r project.zip your_project

   • 将项目文件打包为.egg格式文件，具体操作请参见Building Eggs。

步骤三：上传Spark Python作业

步骤四：提交Spark Python作业

Python作业开发示例

1. 下载并解压Spark Python作业示例。

2. 改造入口文件，打开Python目录下的your_project/main.py文件并配置相关代码。

   1. 将your_project目录添加到sys.path中。

      current_dir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
      sys.path.append(current_dir)
      print("current dir in your_project: %s" % current_dir)
      print("sys.path: %s \n" % str(sys.path))

   2. 在main.py文件中添加入口逻辑，如下示例初始化SparkSession。

      from pyspark.sql import SparkSession
      spark = SparkSession \
          .builder \
          .appName("PythonImportTest") \
          .getOrCreate()
      print(spark.conf)
      spark.stop()

3. 在Python目录下打包your_project文件。

   zip -r your_project.zip your_project

4. 在Linux环境下，使用Conda打包Python运行环境。

   conda create -y -n pyspark_conda_env -c conda-forge numpy conda-pack
   conda activate pyspark_conda_env
   conda pack -f -o pyspark_conda_env.tar.gz

5. 将打包好的your_project.zip和pyspark_conda_env.tar.gz上传至OSS，并将Python目录下的launcher.py文件上传至OSS。

6. 通过以下两种方式提交作业。

   • 通过Lindorm控制台提交作业，操作方法请参见通过控制台管理作业。

   • 通过DMS提交作业，操作方法请参见通过DMS管理作业。

作业诊断

Python作业提交成功后，可以在作业列表页面查看作业运行状况和SparkUI访问地址，具体操作请参见查看作业。作业提交过程中如果有其他问题，请提交工单并将JobID和WebUI地址提供给工单处理人员。