pyspark：使用 spark-submit 发送 jar 依赖

Question

我写了一个 pyspark 脚本，它读取两个 json 文件，coGroup 它们并将结果发送到 elasticsearch 集群；当我在本地运行时，一切（大部分）都按预期工作，我为 org.elasticsearch.hadoop.mr.EsOutputFormat 和 org.elasticsearch.hadoop.mr.LinkedMapWritable 类下载了 elasticsearch-hadoop jar 文件，然后运行我使用 --jars 参数在 pyspark 上工作，我可以看到文档出现在我的 elasticsearch 集群中。

当我尝试在 spark 集群上运行它时，我收到了这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/root/spark/spark_test.py", line 141, in <module>
    conf=es_write_conf
  File "/root/spark/python/pyspark/rdd.py", line 1302, in saveAsNewAPIHadoopFile
    keyConverter, valueConverter, jconf)
  File "/root/spark/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 538, in __call__
  File "/root/spark/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip/py4j/protocol.py", line 300, in get_return_value
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.saveAsNewAPIHadoopFile.
: java.lang.ClassNotFoundException: org.elasticsearch.hadoop.mr.LinkedMapWritable
    at java.net.URLClassLoader.run(URLClassLoader.java:366)
    at java.net.URLClassLoader.run(URLClassLoader.java:355)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:354)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:425)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:358)
    at java.lang.Class.forName0(Native Method)
    at java.lang.Class.forName(Class.java:274)
    at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:157)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$$anonfun$getKeyValueTypes$$anonfun$apply.apply(PythonRDD.scala:611)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$$anonfun$getKeyValueTypes$$anonfun$apply.apply(PythonRDD.scala:610)
    at scala.Option.map(Option.scala:145)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$$anonfun$getKeyValueTypes.apply(PythonRDD.scala:610)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$$anonfun$getKeyValueTypes.apply(PythonRDD.scala:609)
    at scala.Option.flatMap(Option.scala:170)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.getKeyValueTypes(PythonRDD.scala:609)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.saveAsNewAPIHadoopFile(PythonRDD.scala:701)
    at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.saveAsNewAPIHadoopFile(PythonRDD.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:231)
    at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:379)
    at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:259)
    at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:133)
    at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
    at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:207)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

这对我来说似乎很清楚：elasticsearch-hadoop 罐子在工人身上不可用；所以问题是：我如何将它与我的应用程序一起发送？我可以将 sc.addPyFile 用于 python 依赖项，但它不适用于 jars，并且使用 spark-submit 的 --jars 参数也无济于事。

Answer 1

--jars 正常工作；问题是我如何运行 spark-submit 工作；正确的执行方式是：

./bin/spark-submit <options> scriptname

因此--jars选项必须放在脚本之前：

./bin/spark-submit --jars /path/to/my.jar myscript.py

如果您认为这是将参数传递给脚本本身的唯一方法，那么这很明显，因为脚本名称之后的所有内容都将用作脚本的输入参数：

./bin/spark-submit --jars /path/to/my.jar myscript.py --do-magic=true

pyspark：使用 spark-submit 发送 jar 依赖

pyspark: ship jar dependency with spark-submit

python

elasticsearch

apache-spark

pyspark