使用 Python Notebook 在 Databricks 中创建 Sparkling Water Cloud

Create Sparkling Water Cloud in Databricks using Python Notebook

我正在尝试使用 Databricks 在 Spark 中启动 Sparkling Water 云。我已将 H2O 库 (3.16.0.2)、PySparkling (pysparkling 0.4.6) 和 Sparkling Water jar (sparkling-water-assembly_2.11-2.1.10-all.jar) 附加到集群 I' m 运行(Spark 2.1,自动更新 Scala 1.1.1)。

我成功导入了以下所需的库:

from pysparkling import *
import h2o

然而,当我尝试使用以下命令初始化 Sparkling Water 云时:

hc = H2OContext.getOrCreate(spark)

H2OContext.getOrCreate(sc)

我得到同样的错误:

NameError: name 'H2OContext' is not defined

NameError                                 Traceback (most recent call last)
<command-4043510449425708> in <module>()
----> 1 H2OContext.getOrCreate(sc)

NameError: name 'H2OContext' is not defined

对于它的价值,我可以使用这个 Scala documentation 初始化 Sparkling Water 云:

%scala
import org.apache.spark.h2o._
val h2oConf = new H2OConf(sc).set("spark.ui.enabled", "false")
val h2oContext = H2OContext.getOrCreate(sc, h2oConf)

import org.apache.spark.h2o._
h2oConf: org.apache.spark.h2o.H2OConf =
Sparkling Water configuration:
  backend cluster mode : internal
  workers              : None
  cloudName            : sparkling-water-root_app-20171222131625-0000
  flatfile             : true
  clientBasePort       : 54321
  nodeBasePort         : 54321
  cloudTimeout         : 60000
  h2oNodeLog           : INFO
  h2oClientLog         : WARN
  nthreads             : -1
  drddMulFactor        : 10
h2oContext: org.apache.spark.h2o.H2OContext =

Sparkling Water Context:
 * H2O name: sparkling-water-root_app-20171222131625-0000
 * cluster size: 1
 * list of used nodes:
  (executorId, host, port)
  ------------------------
  (x,xx.xxx.xxx.x,54321)
  ------------------------

  Open H2O Flow in browser: http://xx.xxx.xxx.xxx:54321 (CMD + click in Mac OSX)

但此管道可能并不总是使用 Databricks,因此它需要全部在 PySpark 中,而 Databricks 没有相应的 PySpark 示例。

提前致谢。

对于 pysparkling,您需要先为 h2o_pysparkling_2.1 创建一个 PyPi 库,因为您使用的是 Spark 2.1 集群。您附加的库 pysparkling 有所不同。此外,您不需要附加所有其他库,因为 h2o_pysparkling_2.1 包已经导入了其他必要的库。

一旦你这样做了,你就可以 运行:

from pysparkling import *

h2oConf = H2OConf(spark)
h2oConf.set("spark.ui.enabled", False)

h2oContext = H2OContext.getOrCreate(spark, h2oConf)