В ноутбуках EMR устанавливаются дополнительные библиотеки - PullRequest
Новая
       29

В ноутбуках EMR устанавливаются дополнительные библиотеки

0 голосов
/ 14 февраля 2019

Мне удивительно трудно работать с дополнительными библиотеками через ноутбук EMR.Интерфейс AWS для EMR позволяет мне создавать ноутбуки Jupyter и подключать их к работающему кластеру.Я хотел бы использовать в них дополнительные библиотеки.SSHing в машины и установка вручную как ec2-user или root не сделает библиотеки доступными для ноутбука, поскольку он, очевидно, использует пользователя livy.Загрузочные действия устанавливают вещи для hadoop.Я не могу установить с ноутбука, потому что у его пользователя, очевидно, нет sudo, git и т. Д., И, вероятно, он все равно не установится на подчиненные устройства.

Что такоеканонический способ установки дополнительных библиотек для ноутбуков, созданных через интерфейс EMR?

Ответы [ 3 ]

0 голосов
/ 22 февраля 2019

В этом случае я обычно удаляю свой кластер и создаю новый с действиями начальной загрузки.Действия начальной загрузки позволяют вам установить дополнительные библиотеки в вашем кластере: https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-bootstrap.html. Например, написание следующего скрипта и сохранение его в S3 позволит вам использовать datadog из вашего ноутбука, работающего поверх кластера (по крайней мере, он работает сEMR 5.19): 

#!/bin/bash -xe
#install datadog module for using in pyspark
sudo pip-3.4 install -U datadog

Вот командная строка, которую я бы запустил для запуска этого кластера: 

aws emr create-cluster --release-label emr-5.19.0 \
--name 'EMR 5.19 test' \
--applications Name=Hadoop Name=Spark Name=Hive Name=Livy \
--use-default-roles \
--instance-groups \
InstanceGroupType=MASTER,InstanceCount=1,InstanceType=m4.large \
InstanceGroupType=CORE,InstanceCount=2,InstanceType=m4.large \
--region eu-west-1 \
--log-uri s3://<path-to-logs> \
--configurations file://config-emr.json \
--bootstrap-actions Path=s3://<path-to-bootstrap-in-aws>,Name=InstallPythonModules

И config-emr.json, который хранится локально на вашем компьютере:

[{
    "Classification": "spark",
    "Properties": {
    "maximizeResourceAllocation": "true"
    }
},
{
    "Classification": "spark-env",
    "Configurations": [
    {
        "Classification": "export",
        "Properties": {
            "PYSPARK_PYTHON": "/usr/bin/python3"
        }
    }
    ]
}]

Я предполагаю, что вы можете сделать то же самое при создании кластера через интерфейс EMR, перейдя к дополнительным параметрам создания.

0 голосов
/ 21 августа 2019

EMR Notebooks недавно запустили «библиотеки для ноутбуков», с помощью которых вы можете установить дополнительные библиотеки Python в своем кластере из общего или частного репозитория PyPI и использовать его в сеансе ноутбука.

Библиотеки в области ноутбука предоставляют следующие возможностиПреимущества:

  • Вы можете использовать библиотеки в записной книжке EMR без необходимости повторного создания кластера или повторного присоединения записной книжки к кластеру.
  • Вы можете изолировать библиотечные зависимостиЗаписная книжка EMR для индивидуального сеанса записной книжки.Библиотеки, установленные из записной книжки, не могут создавать помехи другим библиотекам в кластере или библиотекам, установленным в других сеансах записной книжки.

Дополнительные сведения https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-managed-notebooks-scoped-libraries.html

0 голосов
/ 22 февраля 2019

Для примера предположим, что вам нужен librosa модуль Python на работающий кластер EMR.Мы собираемся использовать Python 2.7, поскольку процедура проще - Python 2.7 гарантированно будет работать в кластере, и это среда выполнения по умолчанию для EMR.

Создайте скрипт, который устанавливает пакет: 

#!/bin/bash
sudo easy_install-2.7 pip
sudo /usr/local/bin/pip2 install librosa

и сохраните его в своем домашнем каталоге, например, /home/hadoop/install_librosa.sh.Запомните имя, мы будем использовать его позже.

На следующем шаге вы запустите этот скрипт через другой скрипт, вдохновленный Amazon EMR docs : emr_install.py.Он использует AWS Systems Manager для выполнения вашего скрипта над узлами. 

import time
from boto3 import client
from sys import argv

try:
  clusterId=argv[1]
except:
  print("Syntax: emr_install.py [ClusterId]")
  import sys
  sys.exit(1)

emrclient=client('emr')

# Get list of core nodes
instances=emrclient.list_instances(ClusterId=clusterId,InstanceGroupTypes=['CORE'])['Instances']
instance_list=[x['Ec2InstanceId'] for x in instances]

# Attach tag to core nodes
ec2client=client('ec2')
ec2client.create_tags(Resources=instance_list,Tags=[{"Key":"environment","Value":"coreNodeLibs"}])

ssmclient=client('ssm')

    # Run shell script to install libraries

command=ssmclient.send_command(Targets=[{"Key": "tag:environment", "Values":["coreNodeLibs"]}],
                               DocumentName='AWS-RunShellScript',
                               Parameters={"commands":["bash /home/hadoop/install_librosa.sh"]},
                               TimeoutSeconds=3600)['Command']['CommandId']

command_status=ssmclient.list_commands(
  CommandId=command,
  Filters=[
      {
          'key': 'Status',
          'value': 'SUCCESS'
      },
  ]
)['Commands'][0]['Status']

time.sleep(30)

print("Command:" + command + ": " + command_status)

Для его запуска:

python emr_install.py [cluster_id]

...