如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业

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Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject

1.文档编写目的

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当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。

• 测试环境

1.CM和CDH版本为5.11.2

2.采用sudo权限的ec2-user用户操作

3.集群已启用Kerberos

• 前置条件

1.Spark On Yarn模式

2.基于Anaconda部署Python3

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注意在每个worker节点都要部署python3，并且部署目录要相同，因为CDH自带了python2，所以如果需要将python替换成python3，需要在CM界面上修改PYSPARK_PYTHON的路径，下面会有说明。

下载anaconda包，这里选用的版本是Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64，下载地址：

​​https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh​​

这个版本对应的Python版本是3.5.2，版本需要注意的是PySpark does not work with Python 3.6.0，SPARK-19019

​​https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-19019​​

所以我们这里装Python3.5.2版本。

1.进入到安装包目录，执行命令：bashAnaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

​

​

2.下一步输入回车键

3.在以下界面输入”yes”

4.下一步设置安装路径，我们这里安装在/usr/local/anaconda3目录下

如果提示“tar(child): bzip2: Cannot exec: No such file or directory”，需要先安装bzip2。

[ec2-user@ip-172-31-21-45 ~]$ sudo yum -y install bzip2

5.安装完后，提示设置anaconda的PATH路径，这里需要设置全局路径，因为要确保pyspark任务提交过来之后可以使用python3，所以输入“no”，重新设置PATH

6.设置全局的anaconda3的PATH

[root@ip-172-31-21-45 ec2-user]# echo "export PATH=/usr/local/anaconda3/bin:$PATH" >> /etc/profile[root@ip-172-31-21-45 ec2-user]# source /etc/profile
[root@ip-172-31-21-45 ec2-user]# env |grep PATH
PATH=/usr/local/anaconda3/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
[root@ip-172-31-21-45 ec2-user]#

7.使用conda创建python3环境并激活

执行命令：

[root@ip-172-31-21-45 ec2-user]# conda create --unknown --offline -n py3 python=3.5

注意：这里创建python3环境时使用了离线模式，即--offline参数，以及—unknown，这种方式适合安装没有依赖的python包，如果有依赖使用conda install会报错，需要搭建一个内部仓库。

8.执行如下命令，激活python3运行环境:

[root@ip-172-31-21-45 ec2-user]# source activate py3

3.在CM配置Python环境变量

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1.通过export设置python命令的安装路径：

export PYSPARK_PYTHON=/usr/local/anaconda3/bin/pythonexport PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/usr/local/anaconda3/bin/python

修改完成后，回到CM主页根据提示重启相关服务。

4.pyspark命令测试

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1.获取kerberos凭证

2.使用Pyspark命令测试

x = sc.parallelize([1,2,3])y = x.flatMap(lambda x: (x, 100*x, x**2))print(x.collect())
print(y.collect())

5.使用spark-submit提交一个Pyspark作业

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这个demo主要使用spark-submit提交pyspark job，模拟从hdfs中读取数据，并转换成DateFrame，然后注册表并执行SQL条件查询，将查询结果输出到hdfs中。

1.将测试数据上传至hdfs目录/tmp/examples/

执行put命令上传文件，因为集群启用了Kerberos，所以也要使用kinit获取用户凭证信息

people.txt示例数据：

[ec2-user@ip-172-31-26-80 pysparktest]$ klistTicket cache: FILE:/tmp/krb5cc_1000Default principal: [e-mail] starting       Expires              Service principal12/17/2017 00:53:31  12/18/2017 00:53:31  krbtgt/[e-mail]
        renew until 12/24/2017 00:53:31[ec2-user@ip-172-31-26-80 pysparktest]$ hadoop fs -mkdir /tmp/examples/[ec2-user@ip-172-31-26-80 pysparktest]$ hadoop fs -put people.txt /tmp/examples[ec2-user@ip-172-31-26-80 pysparktest]$ hadoop fs -cat /tmp/examples/people.txt

2.将pyspark程序上传至CDH集群其中一个节点上，该节点部署了Spark的Gateway角色和Python3

PySparkTest2HDFS.py在pysparktest目录中，内容如下：

# 初始化sqlContextfrom pyspark import SparkConf,SparkContextfrom pyspark.sql import SQLContext, Row
conf=(SparkConf().setAppName('PySparkTest2HDFS'))
sc=SparkContext(conf=conf)
sqlContext = SQLContext(sc)# 加载文本文件并转换成Row.lines = sc.textFile("/tmp/examples/people.txt")
parts = lines.map(lambda l: l.split(","))
people = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1])))# 将DataFrame注册为table.schemaPeople = sqlContext.createDataFrame(people)
schemaPeople.registerTempTable("people")# 执行sql查询，查下条件年龄在13岁到19岁之间
teenagers = sqlContext.sql("SELECT name,age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")# 将查询结果保存至hdfs中
teenagers.write.save("/tmp/examples/teenagers")

3.使用spark-submit命令向集群提交PySpark作业

[root@ip-172-31-26-80 pysparktest]# spark-submit PySparkTest2HDFS.py

4.作业执行成功

查看Yarn界面

通过以上信息，可以看到作业执行成功。

5.查看生成的文件，如下图：

因为生成的是parquet文件，它是二进制文件，无法直接使用命令查看，所以我们可以在pyspark上验证文件内容是否正确.

我们上面使用spark-submit提交的任务使用sql查询条件是13到19岁，可以看到在pyspark上查询的数据是在这个区间的数据

parquetFile = sqlContext.read.parquet("/tmp/examples/teenagers")
parquetFile.registerTempTable("parquetTable")
teenagers = sqlContext.sql("select* from parquetTable")
teenagers.show()

6.PySpark写数据到MySQL

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1.将上面的作业增加如下代码

# 初始化sqlContextfrom pyspark import SparkConf,SparkContextfrom pyspark.sql import SQLContext, Row
conf=(SparkConf().setAppName('PySparkTest2MySQL'))
sc=SparkContext(conf=conf)
sqlContext = SQLContext(sc)# 加载文本文件并转换成Row.lines = sc.textFile("/tmp/examples/people.txt")
parts = lines.map(lambda l: l.split(","))
people = parts.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1])))# 将DataFrame注册为table.schemaPeople = sqlContext.createDataFrame(people)
schemaPeople.registerTempTable("people")# 执行sql查询，查下条件年龄在13岁到19岁之间
teenagers = sqlContext.sql("SELECT name,age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")

url = "jdbc:mysql://ip-172-31-22-86.ap-southeast-1.compute.internal:3306/test"table = "teenagers"prop = {"user":"root","password":"123456"}

teenagers.write.jdbc(url, table, "append", prop)

2.在命令行加载MySQL的驱动包到Spark环境变量，然后执行命令

[ec2-user@ip-172-31-26-80 pysparktest]$ export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/lib/mysql-connector-java-5.1.30.jar[ec2-user@ip-172-31-26-80 pysparktest]$ spark-submit PySparkTest2Mysql.py

执行成功

3.使用Yarn查看作业是否运行成功

4.验证MySQL表中是否有数据

注意：这里将数据写入MySQL时需要在环境变量中加载MySQL的JDBC驱动包，MySQL表可以不存在，pyspark在写数据时会自动创建该表。

为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。

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