DataWorks_数据开发_EMR Spark节点_计算Pi和对接MaxCompute案例

简介: DataWorks_数据开发_EMR Spark节点 1)计算Pi;2)对接MaxCompute。

示例一:spark自带示例项目SparkPi:计算Pi

本文以Spark自带示例项目计算Pi为例测试当前EMR Spark环境是否可用,示例详情请参见EMR示例项目使用说明


准备工作:

获取spark自带example的jar包spark-examples_2.11-2.4.5.jar存放路径,spark组件安装在/usr/lib/spark-current路径下,登录EMR集群可查询全路径/usr/lib/spark-current/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar,详情可参见EMR常用文件路径

44CC3525-315D-4449-B30B-0373623B391A.png


执行任务:

新建EMR Spark节点,提交运行代码。仅需填写spark-submit后面部分的内容,作业提交会自动补全。

提交代码:

--class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[8] /usr/lib/spark-current/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100

实际执行

# spark-submit [options] --class [MainClass] xxx.jar argsspark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[8] /usr/lib/spark-current/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100


查看结果:

返回结果1097: Pi is roughly 3.1415547141554714,运行成功,环境可用。

image.png


示例二:Spark对接MaxCompute

以Spark对接MaxCompute为例,实现通过Spark统计MaxCompute表行数。更多应用场景可见EMR Spark开发指南

本示例涉及云产品:绑定EMR引擎和MaxCompute引擎的DataWorks项目、OSS。


准备测试数据:

在DataWorks数据开发新建odps sql节点,执行建表和插入数据语句,第一列为bigint类型,插入2条记录。

DROPTABLE IF EXISTS emr_spark_read_odpstable ;CREATETABLE IF NOT EXISTS emr_spark_read_odpstable 
(    id BIGINT,name STRING
);INSERTINTOTABLE emr_spark_read_odpstable VALUES(111,'zhangsan'),(222,'lisi');


本地开发:

创建Maven工程,添加pom依赖,详情请参见Spark准备工作

<dependency><groupId>com.aliyun.emr</groupId><artifactId>emr-maxcompute_2.11</artifactId><version>1.9.0</version></dependency>


插件部分仅供参考。

<build><sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory><testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>3.7.0</version><configuration><source>1.8</source><target>1.8</target></configuration></plugin><plugin><artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId><configuration><descriptorRefs><descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef></descriptorRefs></configuration><executions><execution><id>make-assembly</id><phase>package</phase><goals><goal>single</goal></goals></execution></executions></plugin><plugin><groupId>net.alchim31.maven</groupId><artifactId>scala-maven-plugin</artifactId><version>3.2.2</version><configuration><recompileMode>incremental</recompileMode></configuration><executions><execution><goals><goal>compile</goal><goal>testCompile</goal></goals><configuration><args><arg>-dependencyfile</arg><arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg></args></configuration></execution></executions></plugin></plugins></build>


编写内容:

实现在Spark对MaxCompute表第一列Bigint类型行数统计,详情请参见Spark对接MaxCompute。完成后打jar包,有关odps的依赖都属于第三方包,所以也需要一起打包上传到集群。

/** Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more* contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with* this work for additional information regarding copyright ownership.* The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0* (the "License"); you may not use this file except in compliance with* the License.  You may obtain a copy of the License at**    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0** Unless required by applicable law or agreed to in writing, software* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.* See the License for the specific language governing permissions and* limitations under the License.*/packagecom.aliyun.emr.example.sparkimportcom.aliyun.odps.TableSchemaimportcom.aliyun.odps.data.Recordimportorg.apache.spark.aliyun.odps.OdpsOpsimportorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
objectSparkMaxComputeDemo {
defmain(args: Array[String]): Unit= {
if (args.length<6) {
System.err.println(
"""Usage: SparkMaxComputeDemo <accessKeyId> <accessKeySecret> <envType> <project> <table> <numPartitions>||Arguments:
||accessKeyIdAliyunAccessKeyID.
|accessKeySecretAliyunKeySecret.
|envType0or1|0: Publicenvironment.
|1: Aliyuninternalenvironment, i.e. AliyunECSetc.
|projectAliyunODPSproject|tableAliyunODPStable|numPartitionsthenumberofRDDpartitions""".stripMargin)System.exit(1)
    }
valaccessKeyId=args(0)
valaccessKeySecret=args(1)
valenvType=args(2).toIntvalproject=args(3)
valtable=args(4)
valnumPartitions=args(5).toIntvalurls=Seq(
Seq("http://service.odps.aliyun.com/api", "http://dt.odps.aliyun.com"), // public environmentSeq("http://odps-ext.aliyun-inc.com/api", "http://dt-ext.odps.aliyun-inc.com") // Aliyun internal environment    )
valconf=newSparkConf().setAppName("E-MapReduce Demo 3-1: Spark MaxCompute Demo (Scala)")
valsc=newSparkContext(conf)
valodpsOps=envTypematch {
case0=>OdpsOps(sc, accessKeyId, accessKeySecret, urls(0)(0), urls(0)(1))
case1=>OdpsOps(sc, accessKeyId, accessKeySecret, urls(1)(0), urls(1)(1))
    }
valodpsData=odpsOps.readTable(project, table, read, numPartitions)
println(s"Count (odpsData): ${odpsData.count()}")
  }
defread(record: Record, schema: TableSchema): Long= {
record.getBigint(0)
  }
}


上传运行资源:

登录OSS控制台,在指定路径下上传jar资源(首次使用需要一键授权,详情请参见emr mr节点中的一键授权)。

本示例在oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/onaliyun-bucket-2/emr_BE/spark_odps/路径下上传emr_spark_demo-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar。

注:由于DataWorks EMR 资源上限是50M,而带依赖的包通常大于50m,所以直接在OSS控制台上传。如果您的资源小于50M也可以在DataWorks上操作创建和使用EMR JAR资源

60817947-ABA2-45e8-A261-205B76187381.png


创建EMR JAR资源:

本示例创建emr_spark_demo-1.0-SNAPSHOT.jar资源,上传上文打好的jar包,存储在oss://oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com/onaliyun-bucket-2/emr_BE/spark_odps/路径下(首次使用需要一键授权),提交资源,提交后可前往OSS管控台查看。详情请参见创建和使用EMR JAR资源

3ED0B27C-A7A2-4dd5-B54F-BAA68BB6E847.png


创建并执行EMR Spark节点:

本示例在业务流程的EMR数据开发模块下右键新建EMR Spark节点命名为emr_spark_odps,选择EMR引擎实例,提交如下代码,点击高级运行。

其中参数信息Arguments     需要替换为实际使用的相关信息。

提交代码:

--class com.aliyun.emr.example.spark.SparkMaxComputeDemo --master yarn-client ossref://onaliyun-bucket-2/emr_BE/spark_odps/emr_spark_demo-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar <accessKeyId> <accessKeySecret> 1 onaliyun_workshop_dev emr_spark_read_odpstable 1

08D2575F-BC12-440c-BDC5-5B7287A83DCF.png


查看结果:

查看日志,表记录数为2符合预期。

F2F2D4D1-E44A-40b5-BE55-8D7BDBBF4A8D.png




相关实践学习
基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本教程基于GitHub Archive公开数据集,通过DataWorks将GitHub中的项⽬、行为等20多种事件类型数据实时采集至Hologres进行分析,同时使用DataV内置模板,快速搭建实时可视化数据大屏,从开发者、项⽬、编程语⾔等多个维度了解GitHub实时数据变化情况。
相关文章
|
SQL 分布式计算 Serverless
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求,采用阿里云 EMR Serverless Spark 替代原有架构。迁移后实现研发效率提升,支持业务快速发展、计算效率提升,增强SLA保障,稳定性提升,降低运维成本,并支撑全球化数据架构部署。
1478 56
鹰角网络:EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
一体系数据平台的进化:基于阿里云 EMR Serverless Spark 的持续演进
本文介绍了一体系汽配供应链平台如何借助阿里云EMR Serverless Spark实现从传统Hadoop平台向云原生架构的迁移。通过融合高质量零部件供应与创新互联网科技,一体系利用EMR Serverless Spark和DataWorks构建高效数据分析体系,解决大规模数据处理瓶颈。方案涵盖实时数据集成、Lakehouse搭建、数仓分层设计及BI/ML应用支持,显著提升数据处理性能与业务响应速度,降低运维成本,为数字化转型奠定基础。最终实现研发效率提升、运维压力减轻,并推动AI技术深度整合,迈向智能化云原生数据平台。
470 4
|
存储 分布式计算 物联网
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建 LakeHouse 湖仓数据平台
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台,实现了数据与 AI 技术的有效融合,解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台,最终实现不同场景下整体性能提升50%以上,同时综合成本下降30%。
1191 58
|
SQL 分布式计算 Serverless
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
基于阿里云 EMR Serverless Spark 版快速搭建OSS日志分析应用
406 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 传感器 分布式计算
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
数据才是真救命的:聊聊如何用大数据提升灾难预警的精准度
641 14
|
数据采集 分布式计算 DataWorks
ODPS在某公共数据项目上的实践
本项目基于公共数据定义及ODPS与DataWorks技术,构建一体化智能化数据平台,涵盖数据目录、归集、治理、共享与开放六大目标。通过十大子系统实现全流程管理,强化数据安全与流通,提升业务效率与决策能力,助力数字化改革。
420 4
|
11月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
运维不怕事多,就怕没数据——用大数据喂饱你的运维策略
1086 0
|
10月前
|
传感器 人工智能 监控
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
数据下田,庄稼不“瞎种”——聊聊大数据如何帮农业提效
314 14
|
10月前
|
机器学习/深度学习 传感器 监控
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
吃得安心靠数据?聊聊用大数据盯紧咱们的餐桌安全
326 1

热门文章

最新文章