如何将自定义 JAR 中的函数添加到 EMR 集群？

Question

我使用 Spark 和 Livy 在 AWS 上创建了一个 EMR 集群。作为自定义 JAR 步骤，我提交了一个带有一些附加库（例如自定义格式的数据源）的自定义 JAR。但是，当我尝试从 Livy 访问自定义 JAR 中的内容时，它不可用。

我需要做什么才能使自定义内容在环境中可用？

Answer 1

我将此作为答案发布是为了能够接受它 - 由于 Yuval Itzchakov 的评论和关于自定义 Bootstrap 操作的 AWS 文档，我弄明白了。

这就是我所做的：

我将我的库 jar（用 sbt assembly 创建的包含所有所需内容的胖 jar）放入 S3 存储桶

创建了一个名为 copylib.sh 的脚本，其中包含以下内容：

#!/bin/bash

mkdir -p /home/hadoop/mylib
aws s3 cp s3://mybucket/mylib.jar /home/hadoop/mylib

创建了以下配置 JSON 并将其放入除 mylib.jar 和 copylib.sh 之外的同一个存储桶中：

[{
   "configurations": [{
       "classification": "export",
       "properties": {
           "PYSPARK_PYTHON": "/usr/bin/python3"
       }
   }],
   "classification": "spark-env",
   "properties": {}
}, {
   "configurations": [{
       "classification": "export",
       "properties": {
           "PYSPARK_PYTHON": "/usr/bin/python3"
       }
   }],
   "classification": "yarn-env",
   "properties": {}
},
{
   "Classification": "spark-defaults",
   "Properties": {
       "spark.executor.extraClassPath": "/usr/lib/hadoop-lzo/lib/*:/usr/lib/hadoop/hadoop-aws.jar:/usr/share/aws/aws-java-sdk/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/conf:/usr/share/aws/emr/emrfs/lib/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/auxlib/*:/usr/share/aws/emr/goodies/lib/emr-spark-goodies.jar:/usr/share/aws/emr/security/conf:/usr/share/aws/emr/security/lib/*:/usr/share/aws/hmclient/lib/aws-glue-datacatalog-spark-client.jar:/usr/share/java/Hive-JSON-Serde/hive-openx-serde.jar:/usr/share/aws/sagemaker-spark-sdk/lib/sagemaker-spark-sdk.jar:/usr/share/aws/emr/s3select/lib/emr-s3-select-spark-connector.jar:/home/hadoop/mylib/mylib.jar",
       "spark.driver.extraClassPath": "/usr/lib/hadoop-lzo/lib/*:/usr/lib/hadoop/hadoop-aws.jar:/usr/share/aws/aws-java-sdk/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/conf:/usr/share/aws/emr/emrfs/lib/*:/usr/share/aws/emr/emrfs/auxlib/*:/usr/share/aws/emr/goodies/lib/emr-spark-goodies.jar:/usr/share/aws/emr/security/conf:/usr/share/aws/emr/security/lib/*:/usr/share/aws/hmclient/lib/aws-glue-datacatalog-spark-client.jar:/usr/share/java/Hive-JSON-Serde/hive-openx-serde.jar:/usr/share/aws/sagemaker-spark-sdk/lib/sagemaker-spark-sdk.jar:/usr/share/aws/emr/s3select/lib/emr-s3-select-spark-connector.jar:/home/hadoop/mylib/mylib.jar"
   }
}
]

PySpark 需要 spark-env 和 yarn-env 的分类才能通过 Livy 在 EMR 上使用 Python3。还有另一个问题：EMR 已经在两个 extraClassPath 中填充了 EMR 正常运行所需的大量库，所以我不得不运行一个没有我的库的集群，从中提取这些设置spark-defaults.conf 然后调整我的分类。否则，S3 访问之类的东西将无法工作。

创建集群时，在第1步中我在Edit software settings中引用了上面的配置JSON文件，在第3步中，我将copylib.sh配置为自定义 Bootstrap 操作。

我现在可以打开集群的 Jupyterhub，启动笔记本并使用我添加的功能。

Answer 2

我使用不使用 bootstrap 操作的替代方法。

将 JAR 放入 S3
将它们传递到 spark-submit 的 --jars 选项中，例如。 spark-submit --jars s3://my-bucket/extra-jars/*.jar。所有的罐子都将被复制到集群中。

如果我们在集群创建期间错过了添加 bootstrap 操作，那么我们可以使用来自 s3 的任何 jar。

如何将自定义 JAR 中的函数添加到 EMR 集群？

How to add functions from custom JARs to EMR cluster?

apache-spark

amazon-emr

livy