更新时间:2024-05-29 GMT+08:00
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使用ma-cli dli-job submit命令提交DLI Spark作业

执行ma-cli dli-job submit命令提交DLI Spark作业。

ma-cli dli-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径,如果不指定该参数,则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件,里面的参数就是命令的option参数。此外,如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数,命令行中指定的option参数的值将会覆盖配置文件相同的值。

命令参数预览

ma-cli dli-job submit -h
Usage: ma-cli dli-job submit [OPTIONS] [YAML_FILE]...

  Submit DLI Spark job.

  Example:

  ma-cli dli-job submit  --name test-spark-from-sdk
                          --file test/sub_dli_task.py
                          --obs-bucket dli-bucket
                          --queue dli_test
                          --spark-version 2.4.5
                          --driver-cores 1
                          --driver-memory 1G
                          --executor-cores 1
                          --executor-memory 1G
                          --num-executors 1

Options:
  --file TEXT                    Python file or app jar.
  -cn, --class-name TEXT         Your application's main class (for Java / Scala apps).
  --name TEXT                    Job name.
  --image TEXT                   Full swr custom image path.
  --queue TEXT                   Execute queue name.
  -obs, --obs-bucket TEXT        DLI obs bucket to save logs.
  -sv, --spark-version TEXT      Spark version.
  -st, --sc-type [A|B|C]         Compute resource type.
  --feature [basic|custom|ai]    Type of the Spark image used by a job (default: basic).
  -ec, --executor-cores INTEGER  Executor cores.
  -em, --executor-memory TEXT    Executor memory (eg. 2G/2048MB).
  -ne, --num-executors INTEGER   Executor number.
  -dc, --driver-cores INTEGER    Driver cores.
  -dm, --driver-memory TEXT      Driver memory (eg. 2G/2048MB).
  --conf TEXT                    Arbitrary Spark configuration property (eg. <PROP=VALUE>).
  --resources TEXT               Resources package path.
  --files TEXT                   Files to be placed in the working directory of each executor.
  --jars TEXT                    Jars to include on the driver and executor class paths.
  -pf, --py-files TEXT           Python files to place on the PYTHONPATH for Python apps.
  --groups TEXT                  User group resources.
  --args TEXT                    Spark batch job parameter args.
  -q, --quiet                    Exit without waiting after submit successfully.
  -C, --config-file PATH         Configure file path for authorization.
  -D, --debug                    Debug Mode. Shows full stack trace when error occurs.
  -P, --profile TEXT             CLI connection profile to use. The default profile is "DEFAULT".
  -H, -h, --help                 Show this message and exit.

yaml文件预览

# dli-demo.yaml
name: test-spark-from-sdk
file: test/sub_dli_task.py
obs-bucket: ${your_bucket}
queue: dli_notebook 
spark-version: 2.4.5
driver-cores: 1
driver-memory: 1G
executor-cores: 1
executor-memory: 1G
num-executors: 1

## [Optional] 
jars:
  - ./test.jar
  - obs://your-bucket/jars/test.jar
  - your_group/test.jar

## [Optional] 
files:
  - ./test.csv
  - obs://your-bucket/files/test.csv
  - your_group/test.csv

## [Optional] 
python-files:
  - ./test.py
  - obs://your-bucket/files/test.py
  - your_group/test.py

## [Optional] 
resources:
  - name: your_group/test.py
    type: pyFile
  - name: your_group/test.csv
    type: file
  - name: your_group/test.jar
    type: jar
  - name: ./test.py
    type: pyFile
  - name: obs://your-bucket/files/test.py
    type: pyFile

## [Optional]
groups:
  - group1
  - group2

指定options参数提交DLI Spark作业示例:

$ ma-cli dli-job submit --name test-spark-from-sdk \
                        --file test/sub_dli_task.py \
                        --obs-bucket ${your_bucket} \
                        --queue dli_test \
                        --spark-version 2.4.5 \
                        --driver-cores 1 \
                        --driver-memory 1G \
                        --executor-cores 1 \
                        --executor-memory 1G \
                        --num-executors 1 
表1 参数说明

参数名

参数类型

是否必选

参数说明

YAML_FILE

String,本地文件路径

DLI Spark作业的配置文件,如果不传则表示配置文件为空。

--file

String

程序运行入口文件,支持本地文件路径、OBS路径或者用户已上传到DLI资源管理系统的类型为jar或pyFile的程序包名。

-cn / --class_name

String

批处理作业的Java/Spark主类。

--name

String

创建时用户指定的作业名称,不能超过128个字符。

--image

String

自定义镜像路径,格式为:组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时,该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用,指定作业运行使用自定义的Spark镜像。

-obs / --obs-bucket

String

保存Spark作业的obs桶,需要保存作业时配置该参数。同时也可作为提交本地文件到resource的中转站。

-sv/ --spark-version

String

作业使用Spark组件的版本号。

-st / `--sc-type

String

如果当前Spark组件版本为2.3.2,则不填写该参数。 如果当前Spark组件版本为2.3.3,则在“feature”为“basic”或“ai”时填写。如果不填写,则使用默认的Spark组件版本号2.3.2。

--feature

String

作业特性。表示用户作业使用的Spark镜像类型,默认值为basic。

  • basic:表示使用DLI提供的基础Spark镜像。
  • custom:表示使用用户自定义的Spark镜像。
  • ai:表示使用DLI提供的AI镜像。

--queue

String

用于指定队列,填写已创建DLI的队列名。必须为通用类型的队列。队列名称的获取请参考表1

-ec / --executor-cores

String

Spark应用每个Executor的CPU核数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。

-em / --executor-memory

String

Spark应用的Executor内存,参数配置例如2G, 2048M。该配置项会替换“sc_type”中对应的默认参数,使用时必需带单位,否则会启动失败。

-ne / --num-executors

String

Spark应用Executor的个数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。

-dc / --driver-cores

String

Spark应用Driver的CPU核数。该配置项会替换sc_type中对应的默认参数。

-dm / --driver-memory

String

Spark应用的Driver内存,参数配置例如2G, 2048M。该配置项会替换“sc_type”中对应的默认参数,使用时必需带单位,否则会启动失败。

--conf

Array of String

batch配置项,参考Spark Configuration。如果需要指定多个参数,可以使用--conf conf1 --conf conf2。

--resources

Array of String

资源包名称。支持本地文件,OBS路径及用户已上传到DLI资源管理系统的文件。如果需要指定多个参数,可以使用--resources resource1 --resources resource2。

--files

Array of String

用户已上传到DLI资源管理系统的类型为file的资源包名。也支持指定OBS路径,例如:obs://桶名/包名。同时也支持本地文件。如果需要指定多个参数,可以使用--files file1 --files file2。

--jars

Array of String

用户已上传到DLI资源管理系统的类型为jar的程序包名。也支持指定OBS路径,例如:obs://桶名/包名。也支持本地文件。如果需要指定多个参数,可以使用--jars jar1 --jars jar2。

-pf /--python-files

Array of String

用户已上传到DLI资源管理系统的类型为pyFile的资源包名。也支持指定OBS路径,例如:obs://桶名/包名。也支持本地文件。如果需要指定多个参数,可以使用--python-files py1 --python-files py2。

--groups

Array of String

资源分组名称,如果需要指定多个参数,可以使用--groups group1 --groups group2。

--args

Array of String

传入主类的参数,即应用程序参数。如果需要指定多个参数,可以使用--args arg1 --args arg2。

-q / --quiet

Bool

提交DLI Spark作业成功后直接退出,不再同步打印任务状态。

示例

  • 通过YAML_FILE文件提交DLI Spark作业。
    $ma-cli dli-job submit dli_job.yaml

  • 指定命令行options参数提交DLI Spark作业。
    $ma-cli dli-job submit --name test-spark-from-sdk \
    >                         --file test/jumpstart-trainingjob-gallery-pytorch-sample.ipynb \
    >                         --queue dli_ma_notebook \
    >                         --spark-version 2.4.5 \
    >                         --driver-cores 1 \
    >                         --driver-memory 1G \
    >                         --executor-cores 1 \
    >                         --executor-memory 1G \
    >                         --num-executors 1 

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