在AWS上自动执行Hadoop计算

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-03-06 06:52 196阅读 0赞

Hadoop框架为大数据项目提供了许多有用的工具。但是自己管理它太复杂了。几个月前，我正在使用Cloudera部署Hadoop集群。我发现它仅适用于计算和存储容量不变的架构。将Cloudera这样的工具用于需要扩展的系统是一场噩梦。这就是云技术的用武之地，让我们的生活更轻松。Amazon Web Services（AWS）是此用例的最佳选择。AWS为Hadoop提供了一个名为Elastic Map Reduce（EMR）的托管解决方案。EMR允许开发人员快速启动Hadoop集群，做必要的计算，并终止他们的时候所有的工作完成。为了进一步自动化此过程，AWS为EMR服务提供了SDK。使用它，您可以使用单个命令启动Hadoop任务。我将在下面的示例中展示它是如何完成的。

我将在EMR中的Hadoop集群上执行Spark作业。我的目标是计算amazon.com上大型客户评论数据集的每个星级评分（1-5）的平均评论长度。通常，要执行Hadoop计算，我们需要将所有数据存储在HDFS中。但EMR与S3集成，我们不需要启动数据实例并 为了两分钟的计算而复制大量数据。这种与S3的兼容性是使用EMR的一大优势。许多数据集都是使用S3 分发的，包括我在这个例子中使用的数据集（你可以在这里找到它）。

最初，您应手动启动EMR集群 （使用控制台），以便让AWS为集群映像创建必要的安全组（它们将是我们自动执行脚本所必需的）。为此，请转到EMR服务页面，单击“创建群集”，然后启动具有默认设置的群集。之后，终止它，您将为主实例和从属实例创建两个默认安全组。您还应该创建一个S3存储桶来存储Spark作业执行的结果。

整个自动化解决方案包含两个Python文件。第一个是Spark作业本身（将在集群上执行）。第二个是启动脚本，它将调用EMR并将Spark作业传递给它。该脚本将被执行 在您的机器上本地。您应该安装boto3 Python库以使用AWS SDK。

job.py文件的内容：

导入 系统  
进口 pyspark

sc = pyspark。SparkContext（appName = “评论”）

def to\_entity（item）：

words = item。拆分（'\ t'）
    尝试：
        rating = int（words [ 7 ]）
        评论 = 单词 [ 13 ]
        返回（评级，len（评论））
    除了 ValueError：
        返回（无，无）

def avg\_sec（a，b）：return（a \[ 0 \] + b，a \[ 1 \] + 1）  
def avg\_comb（a，b）：return（a \[ 0 \] + b \[ 0 \]，a \[ 1 \] + b \[ 1 \]）  
def avg\_eval（a）：返回 a \[ 0 \] / a \[ 1 \]

fileName = 'amazon\_reviews\_us\_Camera\_v1\_00.tsv.gz'  
dirName = 's3：// amazon-reviews-pds / tsv /'  
rdd = sc。textFile（dirName + fileName）

outFile = sys。argv \[ 1 \]

＃过滤跳过标题  
评论 = rdd。map（to\_entity）。过滤器（拉姆达 X：X \[ 0 \] 是 不 无）。坚持（）

INIT =（0，0）  
结果 = 评论。aggregateByKey（init，avg\_sec，avg\_comb）。mapValues（avg\_eval）  
结果。saveAsTextFile（outFile）  
launcher.py文件的内容：

导入 boto3  
进口 时间  
import argparse

parser = argparse。ArgumentParser（description = '在AWS EMR上启动Spark作业'）

解析器。add\_argument（'aws\_access\_key'，metavar = 'ACCESS\_KEY'，help = 'AWS Access Key'）  
解析器。add\_argument（'aws\_secret\_key'，metavar = 'SECRET\_KEY'，help = 'AWS Secret Key'）  
解析器。add\_argument（'aws\_region'，metavar = 'REGION'，help = 'AWS Region'）  
解析器。add\_argument（'bucket'，metavar = 'BUCKET'，help = 'S3 Bucket'）  
解析器。add\_argument（'job\_file'，metavar = 'JOB\_FILE'，help = 'Spark Job file'）  
解析器。add\_argument（'result\_folder'，metavar = 'RESULT\_FOLDER'，help = '结果的S3文件夹'）  
解析器。add\_argument（'cluster\_name'，metavar = 'CLUSTER\_NAME'，help = 'EMR Cluster Name'）  
解析器。add\_argument（'key\_name'，metavar = 'SSH\_KEY\_NAME'，help = 'SSH Key Name'）  
解析器。add\_argument（'master\_sg'，metavar = 'MASTER\_SG'，help = '主实例组的安全组ID'）  
解析器。add\_argument（'slave\_sg'，metavar = 'SLAVE\_SG'，help = '从属实例组的安全组ID'）

args = 解析器。parse\_args（）

client = boto3。客户（

'emr'，
    aws_access_key_id = args。aws_access_key，
    aws_secret_access_key = args。aws_secret_key，
    region_name = args。aws_region

）

s3Client = boto3。客户（

's3'，
    aws_access_key_id = args。aws_access_key，
    aws_secret_access_key = args。aws_secret_key，
    region_name = args。aws_region

）

邮票 = STR（INT（时间。时间（）））  
s3JobFileName = 'job\_' + stamp + ' .py '  
s3ResultFolderName = args。result\_folder + '\_' + 戳

s3Client。upload\_file（ARGS。job\_file，ARGS。桶，s3JobFileName）

响应 = 客户端。run\_job\_flow（

Name = args。cluster_name，
    LogUri = 's3：// aws-logs-511622038217-eu-central-1 / elasticmapreduce /'，
    ReleaseLabel = 'emr-5.17.0'，
    Instances = {
        ' MasterInstanceType'：'m4.large'，
        'SlaveInstanceType'：'m4.large'，
        'InstanceCount'：5，
        'Ec2KeyName'：args。key_name，
        'KeepJobFlowAliveWhenNoSteps' ：虚假，
        'TerminationProtected'：错误，
        'HadoopVersion'：'2.8.4'，
        'EmrManagedMasterSecurityGroup'：args。master_sg，
        'EmrManagedSlaveSecurityGroup'：args。slave_sg
    }，
    步骤 = [
        {
            '名字'：'星火工作'，
            'ActionOnFailure'：'继续'，
            'HadoopJarStep'：{
                'Jar'：'command-runner.jar'，
                'Args'：[
                    'spark-submit'，
                    '--deploy-mode'，
                    '集群'，
                    's3：//'  +  args。bucket  +  '/'  +  s3JobFileName，
                    's3：//'  +  args。bucket  +  '/'  +  s3ResultFolderName
                ]
            }
        }，
    ]
    应用 = [
        {
            '名字'：'火花'
        }，
    ]
    VisibleToAllUsers = True，
    JobFlowRole = 'EMR_EC2_DefaultRole'，
    ServiceRole = 'EMR_DefaultRole'，
    ScaleDownBehavior = 'TERMINATE_AT_TASK_COMPLETION'，
    EbsRootVolumeSize = 32

）

打印（“响应：” + str（响应））  
由于launcher.py需要许多参数，因此通过包含此命令的模板shell脚本更容易调用它：

python3 launcher.py \\  
<AWS\_KEY\_ID> \\  
<AWS\_SECRET> \\  
<REGION> \\  
<S3存储桶（已创建）> \\  
<Spark作业文件（本地）> \\  
<输出S3 foler名称> \\  
<CLUSTER\_NAME> \\  
<EC2\_SSH\_KEY\_NAME> \\  
<SECURITY\_GROUP\_ID\_FOR\_MASTER\_INSTANCE（已创建）> \\  
<SECURITY\_GROUP\_ID\_FOR\_SLAVE\_INSTANCES（已创建）>