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使用Python依赖

更新时间:

您可以在Flink Python作业中使用自定义的Python虚拟环境、第三方Python包、JAR包和数据文件等,本文为您介绍如何在Python作业中使用这些依赖。

背景信息

本文通过以下场景为您介绍如何使用Python依赖:

使用自定义的Python虚拟环境

说明

VVR 4.x仅支持3.7版本的Python虚拟环境,VVR 6.x及以上的版本无此限制,您可以使用更高版本的Python虚拟环境。

Python支持构建虚拟环境,每个Python虚拟环境都有一套完整的Python运行环境,并且可以在这套虚拟环境中安装一系列的Python依赖包。关于Python虚拟环境更详细的介绍,请参见Python文档创建虚拟环境下文为您介绍如何准备Python的虚拟环境。

  1. 准备Python的虚拟环境。

    1. 在本地准备setup-pyflink-virtual-env.sh脚本,其内容如下。

    2. set -e
      # 下载Python 3.7 miniconda.sh脚本。
      wget "https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-py37_4.9.2-Linux-x86_64.sh" -O "miniconda.sh"
      
      # 为Python 3.7 miniconda.sh脚本添加执行权限。
      chmod +x miniconda.sh
      
      # 创建Python的虚拟环境。
      ./miniconda.sh -b -p venv
      
      # 激活Conda Python虚拟环境。
      source venv/bin/activate ""
      
      # 安装PyFlink依赖。
      # update the PyFlink version if needed
      pip install "apache-flink==1.17.2"
      
      # 关闭Conda Python虚拟环境。
      conda deactivate
      
      # 删除缓存的包。
      rm -rf venv/pkgs
      
      # 将准备好的Conda Python虚拟环境打包。
      zip -r venv.zip venv
      说明

      本文以作业为VVR 8.x,Python 3.7为例为您介绍,如果您需要使用其他VVR版本或安装其他版本的Python的虚拟环境,则需要修改以下两个参数:

      • miniconda.sh脚本信息:修改为您的目标版本地址信息。

      • apache-flink:修改为您作业使用的VVR版本对应的Flink版本,Flink版本查看方法请参见如何查看当前作业的Flink版本?

    3. 在本地准备build.sh脚本,其内容如下。

      #!/bin/bash
      set -e -x
      yum install -y zip wget
      
      cd /root/
      bash /build/setup-pyflink-virtual-env.sh
      mv venv.zip /build/
    4. 在命令行,执行如下命令,完成python虚拟环境的安装。

      docker run -it --rm -v $PWD:/build  -w /build quay.io/pypa/manylinux2014_x86_64 ./build.sh

      执行完该命令后,会生成一个名字为venv.zip的文件,本示例为Python 3.7的虚拟环境。

      您也可以修改上述脚本,在虚拟环境中安装所需的第三方Python包。

  2. 在Python作业中使用Python虚拟环境。

    1. 登录实时计算控制台

    2. 单击目标工作空间操作列下的控制台

    3. 在左侧导航栏,单击资源管理,上传venv.zip文件。

    4. 作业运维页面,单击目标作业名称。

    5. 部署详情页签基础配置区域Python Archives,选择venv.zip文件。

      如果SQL作业在虚拟环境中使用Python UDF,需要在运行参数配置区域的其他配置项,添加如下配置信息。

      python.archives: oss://.../venv.zip
    6. 运行参数配置区域其他配置项,按照您作业的VVR版本添加对应的指定Python虚拟环境的安装路径的配置信息。

      • vvr-6.x及以上版本

        python.executable: venv.zip/venv/bin/python
        python.client.executable: venv.zip/venv/bin/python
      • vvr-6.x以下版本

        python.executable: venv.zip/venv/bin/python

使用第三方Python包

说明

下述内容中的Zip SafePyPImanylinux属于第三方搭建的网站,访问时可能会存在无法打开或访问延迟的问题。

下面将从以下两个场景为您介绍如何使用第三方Python包:

  • 使用可直接Import的第三方Python包

    如果您的第三方Python包是Zip Safe的,即不需要安装即可直接在Python作业中使用。操作步骤如下:

    1. 下载可直接Import的第三方Python包。

      1. 在浏览器上打开PyPI页面。

      2. 在搜索框中输入目标第三方Python包名称,例如apache-flink 1.12.2

      3. 在搜索结果中,单击目标结果名称。

      4. 在左侧导航栏,单击Download files。

      5. 单击文件名中包含cp37-cp37m-manylinux1的包名称进行下载。

    2. 登录实时计算控制台

    3. 单击目标工作空间操作列下的控制台

    4. 在左侧导航栏,单击资源管理,上传第三方Python包。

    5. 作业运维页面,单击部署作业部署作业类型选为PYTHONPython Libraries项,选择所上传的第三方Python包。

    6. 单击保存

  • 使用需要编译的第三方Python包

    如果您的第三方Python包是tar.gz格式的压缩包,或从其他地方下载的源码包,且压缩包的根目录下存在setup.py文件,则这种类型的第三方Python包通常需要先编译才能被使用。您需要先在与Flink兼容的环境下编译第三方Python包,然后才可在Python作业中调用第三方Python包。

    推荐使用quay.io/pypa/manylinux2014_x86_64镜像容器中的Python 3.7来编译第三方Python包,使用该容器编译生成的包兼容绝大多数Linux环境,关于该镜像容器的更多信息请参见manylinux

    说明

    Python 3.7的安装路径为 /opt/python/cp37-cp37m/bin/python3

    下面以opencv-python-headless第三方Python包为例,介绍一下如何编译和使用该第三方Python包。

    1. 编译第三方Python包。

      1. 在本地准备requirements.txt文件,其内容如下。

        opencv-python-headless
      2. 在本地准备build.sh脚本,其内容如下。

        #!/bin/bash
        set -e -x
        yum install -y zip
        
        PYBIN=/opt/python/cp37-cp37m/bin
        
        "${PYBIN}/pip" install --target __pypackages__ -r requirements.txt
        cd __pypackages__ && zip -r deps.zip . && mv deps.zip ../ && cd ..
        rm -rf __pypackages__
      3. 在CMD命令行,执行如下命令。

        docker run -it --rm -v $PWD:/build  -w /build quay.io/pypa/manylinux2014_x86_64 /bin/bash build.sh

        该命令执行完后,会生成一个名字为deps.zip的文件,该文件为编译之后的第三方Python包。

        您也可以修改requirements.txt,安装其他所需的第三方Python包。此外,requirements.txt文件中可以指定多个Python依赖。

    2. 在Python作业中使用第三方Python包deps.zip

      1. 登录实时计算控制台

      2. 单击目标工作空间操作列下的控制台

      3. 在左侧导航栏,单击资源管理,上传deps.zip

      4. 作业运维页面单击目标作业名称,在部署详情页签基础配置区域,单击编辑后,在Python Libraries项,选择deps.zip

    1. 单击保存

使用JAR包

如果您的Flink Python作业中使用了Java类,例如作业中使用了Connector或者Java自定义函数时,可以通过如下方式来指定Connector或者Java自定义函数的JAR包。

  1. 登录实时计算控制台

  2. 单击目标工作空间操作列下的控制台

  3. 在左侧导航栏,单击资源管理,上传需要使用的JAR包。

  4. 作业运维页面单击目标作业名称,在部署详情页签基础配置区域,单击编辑后,在附加依赖文件项,选择需要使用的JAR包。

  5. 作业运维页面,单击目标作业名称,在运行参数配置区域其他配置项,添加配置信息。

    假如需要依赖多个JAR包,且名字分别为jar1.jarjar2.jar,配置内容如下。

    pipeline.classpaths: 'file:///flink/usrlib/jar1.jar;file:///flink/usrlib/jar2.jar'
  6. 单击保存

使用数据文件

说明

Flink暂不支持通过上传数据文件的方式来进行python作业调试。

下面将从两个场景为您介绍如何使用数据文件:

  • 通过Python Archives选项方式

    如果您的数据文件的数量比较多时,您可以将数据文件打包成一个ZIP包,然后通过如下方式在Python作业中使用。操作步骤如下:

    1. 登录实时计算控制台

    2. 单击目标工作空间操作列下的控制台

    3. 在左侧导航栏,单击资源管理,上传目标数据文件ZIP包。

    4. 作业运维页面单击目标作业名称,在部署详情页签基础配置区域,单击编辑后,Python Archives项,选择需要使用的数据文件ZIP包。

    5. 在Python自定义函数中,可以通过如下方式访问数据文件。假如数据文件所在压缩包名称为mydata.zip

      def map():
          with open("mydata.zip/mydata/data.txt") as f:
          ...
  • 通过附加依赖文件选项

    如果您的数据文件数量比较少时,可以通过如下方式在Python作业中使用。操作步骤如下:

    1. 登录实时计算控制台

    2. 单击目标工作空间操作列下的控制台

    3. 在左侧导航栏,单击资源管理,上传目标数据文件。

    4. 作业运维页面单击目标作业名称,在部署详情页签基础配置区域,单击编辑后,,在附加依赖文件项,选择需要的数据文件。

    5. 在Python自定义函数中,可以通过如下方式访问数据文件。以数据文件名称为data.txt为例的代码如下。

      def map():
          with open("/flink/usrlib/data.txt") as f:
          ...

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