在 Ray 作业中使用作业参数 - AWS 连接词
配置 Ray 作业生成日志的方式参考

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在 Ray 作业中使用作业参数

为 AWS Glue Ray 任务设置参数的方式与为 AWS Glue Spark 作业设置参数的方法相同。有关 AWS Glue API 的更多信息，请参阅任务。您可以使用本参考中列出的不同参数配置 AWS Glue Ray 作业。也可以提供自己的参数。

您可以在控制台的 Job details（作业详细信息）选项卡的 Job Parameters（作业参数）标题下配置作业。还可以设置作业上的 DefaultArguments 或作业运行上的 Arguments 来通过 AWS CLI 配置作业。默认参数和作业参数将在多次运行时保留在作业中。

例如，以下是运行任务的语法，使用 --arguments 设置特殊参数。

$ aws glue start-job-run --job-name "CSV to CSV" --arguments='--scriptLocation="s3://my_glue/libraries/test_lib.py",--test-environment="true"'

设置参数后，您可以通过环境变量从 Ray 作业中访问作业参数。这为您提供了一种为每次运行配置作业的方法。环境变量的名称将是不带 -- 前缀的作业参数名称。

例如，在上面的实例中，变量名将为 scriptLocation 和 test-environment。然后，您可以通过标准库中提供的方法检索参数：test_environment = os.environ.get('test-environment')。有关使用 Python 访问环境变量的更多信息，请参阅 Python 文档中的 os module。

配置 Ray 作业生成日志的方式

默认情况下，Ray 作业生成的日志和指标会发送到 CloudWatch 和 Amazon S3。您可以使用 --logging_configuration 参数更改日志的生成方式，目前还可以用它来阻止 Ray 作业生成各种类型的日志。该参数会获取一个 JSON 对象，其键对应于您要更改的日志/行为。它支持以下键：

  • CLOUDWATCH_METRICS - 配置 CloudWatch 指标系列，这些指标可用于可视化作业运行状况。有关指标的更多信息，请参阅 使用指标监控 Ray 作业。

  • CLOUDWATCH_LOGS - 配置 CloudWatch 日志，这些日志提供有关作业运行状态的 Ray 应用程序级别详细信息。有关日志的更多信息，请参阅对日志中的 AWS Glue for Ray 错误进行故障排除。

  • S3 - 配置 AWS Glue 写入 Amazon S3 的内容，这些内容主要是类似于 CloudWatch 日志的信息，但以文件而不是日志流的形式写入。

要禁用 Ray 日志记录行为，请提供值 {\"IS_ENABLED\": \"False\"}。例如，要禁用 CloudWatch 指标和 CloudWatch 日志，请提供以下配置：

"--logging_configuration": "{\"CLOUDWATCH_METRICS\": {\"IS_ENABLED\": \"False\"}, \"CLOUDWATCH_LOGS\": {\"IS_ENABLED\": \"False\"}}"

参考

Ray 作业可识别以下参数名称，这些参数名称可用于设置 Ray 作业和作业运行的脚本环境：

  • --logging_configuration - 用于停止生成 Ray 作业创建的各种日志。默认情况下，所有 Ray 作业都会生成这些日志。格式：字符串转义的 JSON 对象。有关更多信息，请参阅 配置 Ray 作业生成日志的方式。

  • --min-workers — 分配给 Ray 作业的 Worker 节点的最小数量。一个 Worker 节点可以运行多个副本，每个虚拟 CPU 一个副本。格式：整数。最小值：0。最大值：--number-of-workers (NumberOfWorkers) 在作业定义中指定的值。有关 Worker 节点会计的更多信息，请参阅 Ray 作业的工作线程会计。

  • --object_spilling_config - AWS Glue for Ray 支持使用 Amazon S3 作为扩展 Ray 对象存储可用空间的一种方式。要启用此行为，您可以为 Ray 提供一个带有此参数的对象溢出 JSON 配置对象。有关 Ray 对象溢出配置的更多信息，请参阅 Ray 文档中的 Object Spilling。格式：JSON 对象。

    AWS Glue for Ray 仅支持一次性溢出到磁盘或溢出到 Amazon S3。您可以提供多个溢出地点，前提是它们遵守此限制。溢出到 Amazon S3 时，您还需要为该存储桶的作业添加 IAM 权限。

    在 CLI 中提供 JSON 对象作为配置时，必须将其作为字符串提供，并对 JSON 对象进行字符串转义。例如，溢出到一个 Amazon S3 路径的字符串值将如下所示："{\"type\": \"smart_open\", \"params\": {\"uri\":\"s3path\"}}"。在 AWS Glue Studio 中，将此参数作为 JSON 对象提供，无需额外格式。

  • --object_store_memory_head — 分配给 Ray 头节点上的 Plasma 对象存储的内存。此实例运行集群管理服务以及工作线程副本。该值表示热启动后实例上可用内存的百分比。使用此参数调整内存密集型工作负载，默认值对于大多数使用案例来说是可接受的。格式：正整数。最小值：1。最大值：100。

    有关 Plasma 的更多信息，请参阅 Ray 文档中的 Plasma 内存对象存储。

  • --object_store_memory_worker — 分配给 Ray Worker 节点上的 Plasma 对象存储的内存。这些实例仅运行工作线程副本。该值表示热启动后实例上可用内存的百分比。此参数用于调整内存密集型工作负载，默认值对于大多数使用案例来说是可接受的。格式：正整数。最小值：1。最大值：100。

    有关 Plasma 的更多信息，请参阅 Ray 文档中的 Plasma 内存对象存储。

  • --pip-install — 一组要安装的 Python 软件包。可以使用此参数从 PyPI 安装软件包。格式：以逗号分隔的列表。

    PyPI 软件包条目的格式为 package==version，带有目标软件包的 PyPI 名称和版本。条目使用 Python 版本匹配以匹配软件包和版本，例如 ==，而不是单一等于 =。还有其他版本匹配运算符。有关更多信息，请参阅 Python 网站上的 PEP 440。您还可以使用 --s3-py-modules 提供自定义模块。

  • --s3-py-modules - 一组托管 Python 模块分发的 Amazon S3 路径。格式：以逗号分隔的列表。

    您可以用它来将自己的模块分发到您的 Ray 作业中。您还可以使用 --pip-install 提供来自 PyPI 的模块。与 AWS Glue ETL 不同，自定义模块不是通过 pip 设置的，而是传递给 Ray 供分发。有关更多信息，请参阅 用于 Ray 作业的其他 Python 模块。

  • --working-dir - 托管在 Amazon S3 中的.zip 文件的路径，该文件包含要分发到运行 Ray 作业的所有节点的文件。格式：字符串。有关更多信息，请参阅 为您的 Ray 作业提供文件。