ADB MySQL湖仓版提交python任务到spark集群时，如何打包环境？

在提交Python任务到AnalyticDB MySQL湖仓版的Spark集群时，如果需要打包环境以满足复杂的依赖需求，可以通过以下步骤完成操作。以下是详细的专业指导：

1. 准备本地Python环境

首先，您需要在本地创建一个包含所有依赖的Python虚拟环境（Virtual Environment）。
- 使用virtualenv或venv工具创建虚拟环境：

python3 -m venv myenv

• 激活虚拟环境并安装所需的依赖包：

  source myenv/bin/activate
  pip install <your-dependencies>
  

• 确保安装的依赖与AnalyticDB for MySQL Spark兼容，特别是glibc-devel版本为2.28。

2. 打包Python环境

将创建好的虚拟环境打包为压缩文件，以便上传到OSS（对象存储服务）。 - 压缩虚拟环境目录：

tar -czvf venv.tar.gz -C myenv .

• 确保压缩包中不包含绝对路径，仅保留相对路径结构。

3. 上传压缩包至OSS

将生成的venv.tar.gz文件上传到阿里云OSS存储桶中。
- 使用OSS控制台或命令行工具（如ossutil）完成上传：

ossutil cp venv.tar.gz oss://<bucket-name>/path/to/venv.tar.gz

4. 配置Spark作业参数

在提交Spark作业时，需指定Python环境压缩包所在的OSS路径以及使用的Python解释器路径。根据压缩包大小，选择不同的配置方式：

4.1 压缩包较小时

使用archives参数指定压缩包路径，并通过spark.pyspark.python参数指定Python解释器路径：

{
  "name": "venv example",
  "archives": ["oss://<bucket-name>/path/to/venv.tar.gz#PY3"],
  "conf": {
    "spark.driver.resourceSpec": "small",
    "spark.executor.instances": 1,
    "spark.pyspark.python": "./PY3/bin/python3",
    "spark.executor.resourceSpec": "small"
  },
  "file": "oss://<bucket-name>/example.py"
}

• archives：指定压缩包路径，#PY3表示解压后的目录名。
• spark.pyspark.python：指定解压后Python解释器的路径。

4.2 压缩包较大时

对于较大的压缩包，建议使用spark.executorEnv.ADB_SPARK_DOWNLOAD_FILES和spark.kubernetes.driverEnv.ADB_SPARK_DOWNLOAD_FILES参数：

{
  "name": "venv example",
  "conf": {
    "spark.executorEnv.ADB_SPARK_DOWNLOAD_FILES": "oss://<bucket-name>/path/to/venv.tar.gz#PY3",
    "spark.kubernetes.driverEnv.ADB_SPARK_DOWNLOAD_FILES": "oss://<bucket-name>/path/to/venv.tar.gz#PY3",
    "spark.driver.resourceSpec": "small",
    "spark.executor.instances": 1,
    "spark.pyspark.python": "./PY3/bin/python3",
    "spark.executor.resourceSpec": "small"
  },
  "file": "oss://<bucket-name>/example.py"
}

• ADB_SPARK_DOWNLOAD_FILES：用于下载大文件，避免因文件过大导致提交失败。

5. 提交Spark作业

通过AnalyticDB MySQL控制台或API提交Spark作业。确保以下关键参数已正确配置： - file：Python程序所在的OSS路径。 - pyFiles（可选）：PySpark依赖的其他Python文件或压缩包路径。 - args：传递给Python程序的参数。

6. 注意事项

• 兼容性检查：确保虚拟环境中安装的依赖与AnalyticDB for MySQL Spark兼容，尤其是glibc-devel版本为2.28。
• 资源规格：根据任务需求合理设置spark.driver.resourceSpec和spark.executor.resourceSpec参数。
• 权限配置：确保OSS存储桶的访问权限已正确配置，避免因权限问题导致任务失败。

通过以上步骤，您可以成功打包Python环境并提交任务到AnalyticDB MySQL湖仓版的Spark集群。