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如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

如何在DLI中运行复杂PySpark程序?

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更新时间:2021/03/22 GMT+08:00

数据湖探索(DLI)服务对于PySpark是原生支持的。

对于数据分析来说Python是很自然的选择,而在大数据分析中PySpark无疑是不二选择。对于JVM语言系的程序,通常会把程序打成Jar包并依赖其他一些第三方的Jar,同样的Python程序也有依赖一些第三方库,尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上,通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上,对于DLI这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源,那如何来保证用户可以完美运行他的程序呢?

DLI服务在其计算资源中已经内置了一些常用的机器学习的算法库(具体可以参考”数据湖探索 DLI > 用户指南> 数据管理> 程序包管理> 内置依赖包”),这些常用算法库满足了大部分用户的使用场景。对于用户的PySpark程序依赖了内置算法库未提供的程序库该如何呢?其实PySpark本身就已经考虑到这一点了,那就是基于PyFiles来指定依赖,在DLI Spark作业页面中可以直接选取存放在OBS上的Python第三方程序库(支持zip、egg等)。

图1 Spark作业编辑页面

对于依赖的这个Python第三方库的压缩包有一定的结构要求,例如,PySpark程序依赖了模块moduleA(import moduleA),那么其压缩包要求满足如下结构:

图2 压缩包结构要求

即在压缩包内有一层以模块名命名的文件夹,然后才是对应类的Python文件,通常下载下来的Python库可能不满足这个要求,因此需要重新压缩。同时对压缩包的名称没有要求,所以建议可以把多个模块的包都压缩到一个压缩包里。至此,已经可以完整的运行起来一个大型、复杂的PySpark程序了。

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