考量事項建立 Docker 映像檔使用 Amazon ECR 的 Docker 映像檔

在 Amazon EMR 6.x 上使用 Docker 執行 Spark 應用程式

透過 Amazon EMR 6.0.0，Spark 應用程式可以使用 Docker 容器來定義它們的程式庫相依性，而不用在叢集中的個別 Amazon EC2 執行個體上安裝相依項。要執行 Spark 與 Docker，您必須先設定 Docker 登錄檔並在提交 Spark 應用程式時定義其他參數。如需詳細資訊，請參閱設定 Docker 整合。

在提交應用程式時，YARN 會叫用 Docker 以提取指定的 Docker 影像，並執行一個 Docker 容器內的 Spark 應用程式。這可讓您輕鬆定義並隔離依存項目。它可以使用作業執行所需的程式庫來減少引導或準備 Amazon EMR 叢集中執行個體的時間。

使用 Docker 執行 Spark 時的考量事項

使用 Docker 執行 Spark 時，請確保符合以下先決條件：

docker 套件和 CLI 只安裝在核心和任務節點上。
在 Amazon EMR 6.1.0 及更高版本上，您也可以使用下列命令在主節點上安裝 Docker。
- ```
sudo yum install -y docker
sudo systemctl start docker
```
spark-submit 命令應始終從 Amazon EMR 叢集的主執行個體上執行。
用於解析 Docker 影像的 Docker 登錄檔必須使用具有 container-executor 分類索引鍵的分類 API 來定義，以便在啟動叢集時定義其他參數：
- docker.trusted.registries
- docker.privileged-containers.registries
若要在 Docker 容器中執行 Spark 應用程式，以下為必要設定選項：
- YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker
- YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE={DOCKER_IMAGE_NAME}
使用 Amazon ECR 擷取 Docker 映像檔時，您必須設定叢集以讓其自行驗證。若要執行此操作，您必須使用下列組態選項：
- YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_CLIENT_CONFIG={DOCKER_CLIENT_CONFIG_PATH_ON_HDFS}
在 Amazon EMR 6.1.0 及更高版本中，您不需要在啟用 ECR 自動身分驗證功能時使用列出的命令 YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_CLIENT_CONFIG={DOCKER_CLIENT_CONFIG_PATH_ON_HDFS}。
任何與 Spark 一起使用的 Docker 影像，都必須在該 Docker 影像中安裝 Java。

如需有關先決條件的詳細資訊，請參閱設定 Docker 整合。

建立 Docker 映像檔

Docker 影像是使用 Dockerfile 建立的，該檔案會定義要包含在映像中的套件和組態。下面的兩個例子碼頭文件使用 PySpark 和 SparkR。

PySpark 碼頭文件

從這個碼頭文件創建碼頭圖像包括 Python 3 和 Python 包。 NumPy 該 Dockerfile 使用 Amazon Linux 2 和 Amazon Corretto JDK 8。


FROM amazoncorretto:8

RUN yum -y update
RUN yum -y install yum-utils
RUN yum -y groupinstall development

RUN yum list python3*
RUN yum -y install python3 python3-dev python3-pip python3-virtualenv

RUN python -V
RUN python3 -V

ENV PYSPARK_DRIVER_PYTHON python3
ENV PYSPARK_PYTHON python3

RUN pip3 install --upgrade pip
RUN pip3 install numpy pandas

RUN python3 -c "import numpy as np"

SparkR Dockerfile

從此 Dockerfile 建立的 Docker 影像包括 R 和 randomForest CRAN 套件。這個 Dockerfile 包括 Amazon Linux 2 和 Amazon Corretto JDK 8。


FROM amazoncorretto:8

RUN java -version

RUN yum -y update
RUN amazon-linux-extras install R4

RUN yum -y install curl hostname

#setup R configs
RUN echo "r <- getOption('repos'); r['CRAN'] <- 'http://cran.us.r-project.org'; options(repos = r);" > ~/.Rprofile

RUN Rscript -e "install.packages('randomForest')"

如需有關 Dockerfile 語法的更多資訊，請參閱 Dockerfile 參考文件。

使用 Amazon ECR 的 Docker 映像檔

Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 是一種完全受管的 Docker 容器登錄檔，可讓您輕鬆存放、管理和部署 Docker 容器映像。使用 Amazon ECR 時，叢集必須設定為信任您的 ECR 執行個體，而且您必須設定身分驗證，才能讓叢集使用來自 Amazon ECR 的 Docker 映像檔。如需詳細資訊，請參閱設定 YARN 以存取 Amazon ECR。

若要確保 Amazon EMR 主機可以存取 Amazon ECR 中存放的映像，叢集擁有的許可必須來自與執行個體設定檔相關聯的 AmazonEC2ContainerRegistryReadOnly 政策。如需詳細資訊，請參閱 AmazonEC2ContainerRegistryReadOnly 政策。

在此範例中，叢集必須使用下列其他組態來建立，以確保 Amazon ECR 登錄檔受到信任。使用您的 Amazon ECR 端點取代 123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com 端點。


[
  {
    "Classification": "container-executor",
    "Configurations": [
      {
        "Classification": "docker",
        "Properties": {
          "docker.privileged-containers.registries": "local,centos,123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com",
          "docker.trusted.registries": "local,centos,123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com"
        }
      }
    ],
    "Properties": {}
  }
]

PySpark 與 Amazon ECR 一起使用

下面的示例使用 PySpark 碼頭文件，這將被標記並上傳到 Amazon ECR。上傳 Docker 檔案之後，您可以執行 PySpark 任務並參考 Amazon ECR 中的 Docker 映像檔。

啟動叢集之後，請使用 SSH 連線至核心節點，並執行下列命令，從 Doc PySpark kerfile 範例建立本機 Docker 映像檔。

首先，建立一個目錄和一個 Dockerfile。


mkdir pyspark
vi pyspark/Dockerfile

粘貼 D PySpark ocker 文件的內容並運行以下命令來構建 Docker 圖像。


sudo docker build -t local/pyspark-example pyspark/

為範例建立 emr-docker-examples ECR 儲存庫。


aws ecr create-repository --repository-name emr-docker-examples

標記在本機建構的映像並上傳至 ECR，並以您的 ECR 端點取代 123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com。


sudo docker tag local/pyspark-example 123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:pyspark-example
sudo docker push 123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:pyspark-example

使用 SSH 連線到主節點，並準備具有 main.py 檔名的 Python 指令碼。將下列內容貼入 main.py 檔案並儲存。


from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("docker-numpy").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext

import numpy as np
a = np.arange(15).reshape(3, 5)
print(a)

在 Amazon EMR 6.0.0 中，若要提交作業，請參考 Docker 映像檔的名稱。定義其他組態參數，以確定任務執行使用 Docker 做為執行時間。使用 Amazon ECR 時，YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_CLIENT_CONFIG 必須參考 config.json 檔案，該檔案包含用於向 Amazon ECR 進行驗證的登入資料。


DOCKER_IMAGE_NAME=123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:pyspark-example
DOCKER_CLIENT_CONFIG=hdfs:///user/hadoop/config.json
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_CLIENT_CONFIG=$DOCKER_CLIENT_CONFIG \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_CLIENT_CONFIG=$DOCKER_CLIENT_CONFIG \
--num-executors 2 \
main.py -v

在 Amazon EMR 6.1.0 及更高版本中，若要提交作業，請參考 Docker 映像檔的名稱。啟用 ECR 自動身分驗證時，請執行以下命令。


DOCKER_IMAGE_NAME=123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:pyspark-example
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
--num-executors 2 \
main.py -v

作業完成時，請記下 YARN 應用程式 ID，並使用下列指令取得 PySpark 作業的輸出。


yarn logs --applicationId application_id | grep -C2 '\[\['
LogLength:55
LogContents:
[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]]

搭配使用 SparkR 和 Amazon ECR

下面的範例使用將被標記並上傳到 ECR 的 SparkR Dockerfile。一旦 Dockerfile 上傳後，您便可以執行 SparkR 作業並從 Amazon ECR 中參考 Docker 映像檔。

啟動叢集後，使用 SSH 連接到核心節點，並執行以下命令以從 SparkR Dockerfile 範例建構本機 Docker 影像。

首先，建立一個目錄和 Dockerfile。


mkdir sparkr
vi sparkr/Dockerfile

貼上 SparkR Dockerfile 的內容，並執行以下命令來建構一個 Docker 影像。


sudo docker build -t local/sparkr-example sparkr/

標記在本機建構的映像並上傳至 Amazon ECR，並使用您的 Amazon ECR 端點取代 123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com。


sudo docker tag local/sparkr-example 123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:sparkr-example
sudo docker push 123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:sparkr-example

使用 SSH 連接到主節點，並準備具有 sparkR.R 名稱的 R 指令碼。將以下內容貼到 sparkR.R 檔案。


library(SparkR)
sparkR.session(appName = "R with Spark example", sparkConfig = list(spark.some.config.option = "some-value"))

sqlContext <- sparkRSQL.init(spark.sparkContext)
library(randomForest)
# check release notes of randomForest
rfNews()

sparkR.session.stop()


DOCKER_IMAGE_NAME=123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:sparkr-example
DOCKER_CLIENT_CONFIG=hdfs:///user/hadoop/config.json
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_CLIENT_CONFIG=$DOCKER_CLIENT_CONFIG \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_CLIENT_CONFIG=$DOCKER_CLIENT_CONFIG \
sparkR.R

在 Amazon EMR 6.1.0 及更高版本中，若要提交作業，請參考 Docker 映像檔的名稱。啟用 ECR 自動身分驗證時，請執行以下命令。


DOCKER_IMAGE_NAME=123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/emr-docker-examples:sparkr-example
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.executorEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=$DOCKER_IMAGE_NAME \
sparkR.R

當任務完成後，請記下 YARN 應用程式 ID，並使用下面的命令來取得 SparkR 任務的輸出。此範例包含測試，以確定 randomForest 程式庫、安裝的版本和版本備註都可以使用。


yarn logs --applicationId application_id | grep -B4 -A10 "Type rfNews"
randomForest 4.6-14
Type rfNews() to see new features/changes/bug fixes.
Wishlist (formerly TODO):

* Implement the new scheme of handling classwt in classification.

* Use more compact storage of proximity matrix.

* Allow case weights by using the weights in sampling?

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Changes in 4.6-14:

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文件慣用形式

建立 Spark 叢集

使用「 AWS Glue 合資料目錄」做為星火 SQL 的中繼存放區