dataworks用python写odps spark任务有任何办法引用到额外的jar包吗？

叫做饺子

将JAR包的内容作为资源打包：
如果JAR包中的代码或资源可以通过其他方式（如Python的内置库、将JAR包解包并作为文件资源包含）来访问，那么你可以考虑这种方法。但这通常不是处理JAR包依赖的标准方式，且可能不适用于所有情况。

2024-08-24 21:02:28

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人物我非-32022

要在一个Python-based的ODPS Spark任务中使用GraphFrames这类既包含Python部分又需要Java JAR包的库，您可以采取以下步骤来确保所有必需的资源都能被正确地加载：

准备JAR包与Python库：
- 首先，确保您已经获取了GraphFrames所需的Java JAR包（通常是spark-graphx_2.11.jar和其依赖如graphframes.jar）以及Python部分。
上传资源到MaxCompute：
- 使用MaxCompute客户端或者DataWorks上传JAR包和可能需要的Python库文件到您的项目空间中。由于DataWorks界面上传文件大小有限制，推荐使用MaxCompute客户端进行上传。
引用外部文件：
- 在DataWorks中，为您的Python Spark任务添加资源。虽然直接在Python任务中选择JAR包不被支持，但您可以通过以下方式间接引用它们：
  - 对于JAR包：利用spark.hadoop.odps.cupid.resources参数指定已上传的JAR包路径。这要求您在任务的运行配置中设置此参数，使其指向之前上传的JAR存储位置。这样，Spark作业运行时，这些JAR包会被自动加入到类路径中。
  - 对于Python库：通过--py-files参数在任务提交时上传Python库，确保Python部分也能被正确加载。
编写Python脚本：
- 在您的Python脚本开头，可能需要通过Spark的SparkContext.addPyFile方法显式地添加Python库，以便在分布式环境下使用这些库。
任务提交配置：
- 当通过DataWorks或其他方式提交任务时，确保在任务的配置参数中包含了所有必要的资源引用和配置项，比如通过spark-submit命令行参数指定JAR和Python文件的位置，以及任何其他必要的Spark配置项，如上述提到的spark.hadoop.odps.cupid.resources。

通过上述步骤，您可以在提交Python类型的ODPS Spark任务时，成功地包含并使用既需要Python库也依赖Java JAR包的库，如GraphFrames。

相关链接

Spark on MaxCompute访问Phoenix数据操作步骤 https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/use-cases/use-spark-on-maxcompute-to-access-phoenix-data

2024-08-24 20:06:34

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算精通

北京阿里云ACE会长

登录DataWorks控制台，进入您的项目，然后在“数据开发”页面，选择“新建资源”并上传刚才打包的zip文件作为“archives”资源类型。这样，您的Python环境及所需jar包就被上传到了DataWorks中

2024-08-22 11:06:38

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米果粒

在DataWorks中使用Python编写ODPS Spark任务时，如果你需要引用额外的JAR包，通常这些JAR包是为了在Spark作业中引入特定的库或者依赖项。然而，由于DataWorks的ODPS Spark环境是基于阿里云MaxCompute（原名ODPS）的，其配置和管理方式与传统的Apache Spark集群有所不同。

在DataWorks中，直接通过Python脚本引用JAR包可能不是直接支持的操作，因为DataWorks的Spark作业管理更加偏向于通过其提供的界面和工具链来管理依赖和作业。不过，你仍然有几种方法可以引入和使用JAR包：

通过DataWorks的依赖管理：
检查DataWorks的文档或界面，看是否有直接上传或指定JAR包作为依赖的功能。有些云平台的Spark服务支持通过UI上传JAR包，并在作业配置中指定它们。
使用Spark的--jars参数：
如果你是在提交Spark作业到集群时控制作业的参数（尽管在DataWorks中这可能是受限的），你可以通过--jars参数来指定JAR包。但在DataWorks中，这个参数可能需要通过DataWorks的特定配置或API来设置，而不是直接在Python脚本中设置。
将JAR包的内容作为资源打包：
如果JAR包中的代码或资源可以通过其他方式（如Python的内置库、将JAR包解包并作为文件资源包含）来访问，那么你可以考虑这种方法。但这通常不是处理JAR包依赖的标准方式，且可能不适用于所有情况。
联系阿里云支持：
由于DataWorks是一个托管服务，你可能需要联系阿里云的技术支持来获取关于如何在DataWorks中正确引用JAR包的指导。
使用自定义镜像或环境：
如果你有足够的权限和资源，可以考虑在阿里云上创建一个自定义的Spark环境或镜像，其中已经包含了所需的JAR包。然后，你可以尝试将这个自定义环境或镜像与DataWorks集成，但请注意，这可能需要额外的配置和管理工作。
利用Spark的spark.jars.packages配置：
在Spark中，你可以通过spark.jars.packages配置来指定Maven坐标中的JAR包，Spark会自动从Maven仓库下载这些JAR包。但是，在DataWorks中，你可能需要通过DataWorks的配置界面来设置这个参数，而不是直接在Python脚本中设置。
综上所述，由于DataWorks的特定环境和限制，直接通过Python脚本在ODPS Spark任务中引用JAR包可能不是直接可行的。你需要查看DataWorks的文档和界面，或者联系阿里云的技术支持来获取更具体的指导。

2024-08-16 11:51:17

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龙腾九州

深耕大数据和人工智能

在DataWorks中使用Python编写ODPS Spark任务时，如果你需要引用额外的JAR包，通常这些JAR包是为了在Spark作业中引入特定的库或者依赖项。然而，由于DataWorks的ODPS Spark环境是基于阿里云MaxCompute（原名ODPS）的，其配置和管理方式与传统的Apache Spark集群有所不同。

在DataWorks中，直接通过Python脚本引用JAR包可能不是直接支持的操作，因为DataWorks的Spark作业管理更加偏向于通过其提供的界面和工具链来管理依赖和作业。不过，你仍然有几种方法可以引入和使用JAR包：

通过DataWorks的依赖管理：
检查DataWorks的文档或界面，看是否有直接上传或指定JAR包作为依赖的功能。有些云平台的Spark服务支持通过UI上传JAR包，并在作业配置中指定它们。
使用Spark的--jars参数：
如果你是在提交Spark作业到集群时控制作业的参数（尽管在DataWorks中这可能是受限的），你可以通过--jars参数来指定JAR包。但在DataWorks中，这个参数可能需要通过DataWorks的特定配置或API来设置，而不是直接在Python脚本中设置。
将JAR包的内容作为资源打包：
如果JAR包中的代码或资源可以通过其他方式（如Python的内置库、将JAR包解包并作为文件资源包含）来访问，那么你可以考虑这种方法。但这通常不是处理JAR包依赖的标准方式，且可能不适用于所有情况。
联系阿里云支持：
由于DataWorks是一个托管服务，你可能需要联系阿里云的技术支持来获取关于如何在DataWorks中正确引用JAR包的指导。
使用自定义镜像或环境：
如果你有足够的权限和资源，可以考虑在阿里云上创建一个自定义的Spark环境或镜像，其中已经包含了所需的JAR包。然后，你可以尝试将这个自定义环境或镜像与DataWorks集成，但请注意，这可能需要额外的配置和管理工作。
利用Spark的spark.jars.packages配置：
在Spark中，你可以通过spark.jars.packages配置来指定Maven坐标中的JAR包，Spark会自动从Maven仓库下载这些JAR包。但是，在DataWorks中，你可能需要通过DataWorks的配置界面来设置这个参数，而不是直接在Python脚本中设置。
综上所述，由于DataWorks的特定环境和限制，直接通过Python脚本在ODPS Spark任务中引用JAR包可能不是直接可行的。你需要查看DataWorks的文档和界面，或者联系阿里云的技术支持来获取更具体的指导。

2024-08-16 09:22:42

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aliyun7689123603-22772

要在一个Python-based的ODPS Spark任务中使用GraphFrames这类既包含Python部分又需要Java JAR包的库，
引用资源：

在DataWorks的任务定义中，选择Python类型的ODPS Spark任务。
对于Python库，使用@resource_reference{"your_python_lib.zip"}语法来引用之前上传的ZIP文件资源，这里的your_python_lib.zip是您上传的Python库ZIP文件的资源名称。
对于Java JAR包，虽然不能直接在Python任务中像Java任务那样选择JAR包，但可以通过配置Spark的参数来间接引用。在任务的运行配置中，利用spark.hadoop.odps.cupid.resources参数指定之前上传的JAR包路径。例如，如果JAR包名为graphframes_jars.jar，并且已上传至项目空间，可以设置类似这样的参数：spark.hadoop.odps.cupid.resources=hdfs://your_project_path/graphframes_jars.jar。

2024-08-14 19:35:53

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小Lee

要在Python的MaxCompute Spark任务中使用GraphFrames，您需要通过spark.jars参数指定JAR包。可以这样设置：

确保projectname.graphframes.jar是正确的路径，且在提交任务时，该JAR包已经上传到MaxCompute的资源库，并设置好相应的权限。可参考Spark访问VPC实例。

2024-08-14 14:49:22

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郑小健

技术浪潮涌向前，学习脚步永绵绵。

在DataWorks中使用ODPS Spark任务时，确实存在这样的限制：Python任务通常只能选择Python文件或archives资源，而不能直接选择JAR包。但是，您仍然可以使用GraphFrames这样的库，即使它需要JAR包。以下是一种可能的解决方案：

1. 将JAR包打包进Python Wheel

创建Wheel文件：您可以将GraphFrames及其依赖的JAR包一起打包进一个Python Wheel文件中。这样，您就可以在Python任务中上传这个Wheel文件作为资源。

使用setup.py：编写一个setup.py文件，将GraphFrames的Python部分和JAR包一起打包成一个Wheel文件。例如：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name="graphframes_wheel",
    version="0.1",
    packages=find_packages(),
    package_data={
        '': ['*.jar'],
    },
    include_package_data=True,
)

打包命令：使用python setup.py bdist_wheel命令生成Wheel文件。

2. 上传Wheel文件到DataWorks

上传资源：将生成的Wheel文件上传到DataWorks中作为Python资源。

3. 在Python脚本中使用Wheel文件

安装Wheel：在Python脚本中使用pip install命令安装这个Wheel文件。例如：

import sys
import subprocess

def install(package):
    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])

# 安装wheel文件
install('graphframes_wheel')

4. 执行Spark任务

提交任务：在DataWorks中创建一个Python Spark任务，并选择之前上传的Wheel文件作为资源。
编写脚本：在Python脚本中使用GraphFrames的功能。

5. 添加JAR包到ClassPath

使用spark.jars：您还可以通过spark.jars参数将JAR包添加到Spark的ClassPath中。这需要在提交Spark任务时指定这些JAR包的位置。但是，这种方式通常适用于Java/Scala任务，对于Python任务来说，建议使用上面的方法。

示例

假设您已经创建了一个名为graphframes_wheel的Wheel文件，并将其上传到了DataWorks中。接下来，您可以按照以下步骤创建并执行Python Spark任务：

创建Python Spark任务：在DataWorks中创建一个新的Python Spark任务。
选择资源：在任务配置中选择graphframes_wheel作为Python资源。
编写Python脚本：在Python脚本中使用GraphFrames的功能，并确保在脚本开始处安装Wheel文件。

注意事项

权限问题：确保您有足够的权限上传资源和执行Python脚本。
资源路径：确保在脚本中使用的资源路径是正确的。

示例脚本

以下是使用graphframes_wheel的一个示例脚本：

import sys
import subprocess

def install(package):
    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])

# 安装wheel文件
install('graphframes_wheel')

from pyspark.sql import SparkSession
from graphframes import *

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("GraphFramesExample").getOrCreate()

# 示例数据
vertices = spark.createDataFrame([
    ("a", "Alice", 34),
    ("b", "Bob", 36),
    ("c", "Charlie", 30),
], ["id", "name", "age"])

edges = spark.createDataFrame([
    ("a", "b", "friend"),
    ("b", "c", "follow"),
    ("c", "b", "follow"),
], ["src", "dst", "relationship"])

# 创建GraphFrame
g = GraphFrame(vertices, edges)

# 进行图计算
print(g.inDegrees.show())

# 停止SparkSession
spark.stop()

通过以上步骤，您应该能够在Python Spark任务中使用需要JAR包的库，如GraphFrames。如果在执行过程中遇到任何问题，请随时提供更详细的信息以便进一步帮助。

2024-08-13 14:52:13

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请看我回答~

阿里云大降价~

你可以试试上传Jar包至MaxCompute:

首先，你需要将所需的jar包上传至MaxCompute。这可以通过MaxCompute客户端完成，确保jar包对于你的任务是可访问的。
使用spark-submit命令的--archives参数:

虽然直接指定jar包像Java任务那样不直接支持，但你可以利用--archives参数间接包含jar包。将jar包打包成一个zip或tar.gz档案，并通过此参数上传。在Python脚本中，这些归档文件会被解压到一个特定目录下，你可以在代码中通过这个目录来引用jar包。
shell
spark-submit --archives your_archive_with_jars.zip#lib ...
上述命令中，your_archive_with_jars.zip是你包含所需jar包的归档文件，#lib表示解压后的目录名，之后在Python脚本里可以通过这个目录路径访问到jar包。
在Python脚本中动态添加jar包到Spark ClassPath:

在你的Python Spark应用程序开始执行前，可以通过Spark的API动态地将解压后的jar包路径添加到Spark的类路径中。这样，即使是在执行Python任务，Spark也能识别到这些jar包。

入口地址

2024-08-13 12:13:25

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shuj

有没有GraphFrames的Python包和Java库（JAR包）。
可以通过pip安装GraphFrames Python包，使用命令pip install graphframes。同时，下载GraphFrames对应的Java库JAR包
将GraphFrames的JAR包上传至MaxCompute资源管理中。您可以在DataWorks中创建或上传JAR类型的资源，并确保JAR包在MaxCompute中可用

2024-08-13 12:01:31

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最好zzz

在提交Python ODPS Spark任务时，如果需要同时使用Python包和Java的JAR包（如GraphFrames），你需要在任务提交时明确指定这些依赖。虽然ODPS Spark的Python API可能默认只提供Python和Archives资源的配置，但你可以通过以下方式加入JAR包：

使用Spark Submit参数：在通过ODPS提交Spark任务时，通常会有一个底层的Spark Submit命令。你可以在这个命令中通过--jars参数来指定JAR包的位置。这可能需要你直接在ODPS的工作流定义中或者通过命令行接口（CLI）来手动设置这个参数。
配置工作流：在ODPS DataWorks中，你可以在配置Spark任务的工作流时，查看是否有高级设置或自定义参数可以允许你输入Spark Submit的参数。
上传JAR包到ODPS：确保你的JAR包已经上传到ODPS的某个位置，然后在Spark Submit命令中引用这个位置的JAR包。
考虑使用Python包装器：如果直接添加JAR包到Python任务中不可行，你可以考虑编写一个简单的Java或Scala包装器，该包装器加载GraphFrames的JAR包，并暴露必要的接口给Python调用。这可能需要额外的设置和代码工作。