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Utilizzo del connettore Cloud Storage con Apache Spark

Questo tutorial mostra come eseguire codice di esempio che utilizza il connettore Cloud Storage con Apache Spark.

Obiettivi

Scrivi un semplice job Spark di conteggio parole in Java, Scala o Python, quindi eseguilo su un cluster Dataproc.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Compute Engine
Dataproc
Cloud Storage

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Prima di iniziare

Segui i passaggi riportati di seguito per prepararti a eseguire il codice in questo tutorial.

Configura il progetto. Se necessario, configura un progetto con le API Dataproc, Compute Engine e Cloud Storage abilitate e Google Cloud CLI installato sulla tua macchina locale.
Crea un bucket Cloud Storage. Ti serve un bucket Cloud Storage per archiviare i dati del tutorial. Se non ne hai uno pronto per l'uso, crea un nuovo bucket nel tuo progetto.
1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
  Go to Buckets page
2. Click Create bucket.
3. On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
  - For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
  - For Choose where to store your data, do the following:
    - Select a Location type option.
    - Select a Location option.
  - For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
  - For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
  - For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
4. Click Create.
Imposta le variabili di ambiente locali. Imposta le variabili di ambiente sulla macchina locale. Imposta l'ID progetto Google Cloud e il nome del bucket Cloud Storage che utilizzerai per questo tutorial. Fornisci anche il nome e la regione di un cluster Dataproc esistente o nuovo. Puoi creare un cluster da utilizzare in questo tutorial nel passaggio successivo.
```
PROJECT=project-id
```
```
BUCKET_NAME=bucket-name
```
```
CLUSTER=cluster-name
```
```
REGION=cluster-region Example: "us-central1"
```
Crea un cluster Dataproc. Esegui il comando riportato di seguito per creare un cluster Dataproc a un solo nodo nella zona Compute Engine specificata.
```
gcloud dataproc clusters create ${CLUSTER} \
    --project=${PROJECT} \
    --region=${REGION} \
    --single-node
```
Il comando riportato sopra installa la versione dell'immagine del cluster predefinita. Puoi utilizzare il flag --image-version per selezionare una versione dell'immagine per il tuo cluster. Ogni versione dell'immagine installa versioni specifiche dei componenti della libreria Spark e Scala. Se prepari il job Spark per il conteggio delle parole in Java o Scala, farai riferimento alle versioni di Spark e Scala installate sul tuo cluster quando prepari il pacchetto del job.
Copia i dati pubblici nel tuo bucket Cloud Storage. Copia uno snippet di testo di Shakespeare di dati pubblici nella cartella input del tuo bucket Cloud Storage:
```
gcloud storage cp gs://pub/shakespeare/rose.txt \
    gs://${BUCKET_NAME}/input/rose.txt
```
Configura un ambiente di sviluppo Java (Apache Maven), Scala (SBT) o Python.
Utilizza Cloud Shell. Cloud Shell include gli strumenti utilizzati in questo tutorial, tra cui Apache Maven, Python e Google Cloud CLI.

Prepara il job di conteggio parole Spark

Seleziona una scheda di seguito per seguire i passaggi per preparare un pacchetto o un file di job da inviare al cluster. Puoi preparare uno dei seguenti tipi di job:

Crea job in Java utilizzando Apache Maven per creare un pacchetto JAR
Job Spark in Scala che utilizza SBT per compilare un JAR
Job Spark in Python (PySpark)

Java

Copia il file pom.xml sulla tua macchina locale. Il seguente file pom.xml specifica le dipendenze delle librerie Scala e Spark, a cui viene assegnato un ambito provided per indicare che il cluster Dataproc fornirà queste librerie in fase di esecuzione. Il file pom.xml non specifica una dipendenza da Cloud Storage perché il connettore implementa l'interfaccia HDFS standard. Quando un job Spark accede ai file del cluster Cloud Storage (file con URI che iniziano con gs://), il sistema utilizza automaticamente il connettore Cloud Storage per accedere ai file in Cloud Storage

Verifica la versione dell'immagine del cluster. Sostituisci i segnaposto version nel file per mostrare le versioni delle librerie Spark e Scala utilizzate dalla versione dell'immagine del tuo cluster. Tieni presente che il numero dell'elemento spark-core_ è il numero di versione di Scalamajor.minor.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <groupId>dataproc.codelab</groupId>
  <artifactId>word-count</artifactId>
  <version>1.0</version>

  <properties>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
  </properties>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-library</artifactId>
      <version>Scala version, for example, 2.11.8</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_Scala major.minor.version, for example, 2.11</artifactId>
      <version>Spark version, for example, 2.3.1</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>

Copia il codice WordCount.java elencato di seguito sul tuo computer locale.

Crea un insieme di directory con il percorso src/main/java/dataproc/codelab:
```
mkdir -p src/main/java/dataproc/codelab
```
Copia WordCount.java sulla tua macchina locale in src/main/java/dataproc/codelab:
```
cp WordCount.java src/main/java/dataproc/codelab
```

WordCount.java è un semplice job Spark in Java che legge i file di testo da Cloud Storage, esegue un conteggio delle parole e poi scrive i risultati del file di testo in Cloud Storage.

package dataproc.codelab;

import java.util.Arrays;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import scala.Tuple2;

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) {
    if (args.length != 2) {
      throw new IllegalArgumentException("Exactly 2 arguments are required: <inputUri> <outputUri>");
    }
    String inputPath = args[0];
    String outputPath = args[1];
    JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(new SparkConf().setAppName("Word Count"));
    JavaRDD<String> lines = sparkContext.textFile(inputPath);
    JavaRDD<String> words = lines.flatMap(
        (String line) -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator()
    );
    JavaPairRDD<String, Integer> wordCounts = words.mapToPair(
        (String word) -> new Tuple2<>(word, 1)
    ).reduceByKey(
        (Integer count1, Integer count2) -> count1 + count2
    );
    wordCounts.saveAsTextFile(outputPath);
  }
}

Genera il pacchetto.
```
mvn clean package
```
Se la compilazione è riuscita, viene creato un target/word-count-1.0.jar.

Esegui la gestione delle fasi del pacchetto in Cloud Storage.

gcloud storage cp target/word-count-1.0.jar \
    gs://${BUCKET_NAME}/java/word-count-1.0.jar

Scala

Copia il file build.sbt sulla tua macchina locale. Il seguente file build.sbt specifica le dipendenze delle librerie Scala e Spark, a cui viene assegnato un ambito provided per indicare che il cluster Dataproc fornirà queste librerie in fase di esecuzione. Il file build.sbt non specifica una dipendenza da Cloud Storage perché il connettore implementa l'interfaccia HDFS standard. Quando un job Spark accede ai file del cluster Cloud Storage (file con URI che iniziano con gs://), il sistema utilizza automaticamente il connettore Cloud Storage per accedere ai file in Cloud Storage
Controlla la versione dell'immagine del cluster. Sostituisci i segnaposto version nel file per mostrare le versioni delle librerie Spark e Scala utilizzate dalla versione dell'immagine del tuo cluster.
```
scalaVersion := "Scala version, for example, 2.11.8"

name := "word-count"
organization := "dataproc.codelab"
version := "1.0"

libraryDependencies ++= Seq(
  "org.scala-lang" % "scala-library" % scalaVersion.value % "provided",
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % "Spark version, for example, 2.3.1" % "provided"
)
```

Copia word-count.scala sulla tua macchina locale. Si tratta di un semplice job Spark in Java che legge i file di testo da Cloud Storage, esegue un conteggio delle parole e poi scrive i risultati del file di testo in Cloud Storage.

package dataproc.codelab

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf

object WordCount {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length != 2) {
      throw new IllegalArgumentException(
          "Exactly 2 arguments are required: <inputPath> <outputPath>")
    }

    val inputPath = args(0)
    val outputPath = args(1)

    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Word Count"))
    val lines = sc.textFile(inputPath)
    val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))
    val wordCounts = words.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
    wordCounts.saveAsTextFile(outputPath)
  }
}

Genera il pacchetto.
```
sbt clean package
```
Se la compilazione è riuscita, viene creato un target/scala-2.11/word-count_2.11-1.0.jar.

Esegui la gestione delle fasi del pacchetto in Cloud Storage.

gcloud storage cp target/scala-2.11/word-count_2.11-1.0.jar \
    gs://${BUCKET_NAME}/scala/word-count_2.11-1.0.jar

Python

Copia word-count.py sulla tua macchina locale. Si tratta di un semplice job Spark in Python che utilizza PySpark per leggere i file di testo da Cloud Storage, conteggia le parole e poi scrive i risultati del file di testo in Cloud Storage.

#!/usr/bin/env python

import pyspark
import sys

if len(sys.argv) != 3:
  raise Exception("Exactly 2 arguments are required: <inputUri> <outputUri>")

inputUri=sys.argv[1]
outputUri=sys.argv[2]

sc = pyspark.SparkContext()
lines = sc.textFile(sys.argv[1])
words = lines.flatMap(lambda line: line.split())
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda count1, count2: count1 + count2)
wordCounts.saveAsTextFile(sys.argv[2])

Invia il job

Esegui il seguente comando gcloud per inviare il job di conteggio parole al cluster Dataproc.

Java

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --cluster=${CLUSTER} \
    --class=dataproc.codelab.WordCount \
    --jars=gs://${BUCKET_NAME}/java/word-count-1.0.jar \
    --region=${REGION} \
    -- gs://${BUCKET_NAME}/input/ gs://${BUCKET_NAME}/output/

Scala

gcloud dataproc jobs submit spark \
    --cluster=${CLUSTER} \
    --class=dataproc.codelab.WordCount \
    --jars=gs://${BUCKET_NAME}/scala/word-count_2.11-1.0.jar \
    --region=${REGION} \
    -- gs://${BUCKET_NAME}/input/ gs://${BUCKET_NAME}/output/

Python

gcloud dataproc jobs submit pyspark word-count.py \
    --cluster=${CLUSTER} \
    --region=${REGION} \
    -- gs://${BUCKET_NAME}/input/ gs://${BUCKET_NAME}/output/

Visualizza l'output

Al termine del job, esegui il seguente comando gcloud CLI per visualizzare l'output del conteggio delle parole.

gcloud storage cat gs://${BUCKET_NAME}/output/*

L'output di conteggio parole dovrebbe essere simile al seguente:

(a,2)
(call,1)
(What's,1)
(sweet.,1)
(we,1)
(as,1)
(name?,1)
(any,1)
(other,1)
(rose,1)
(smell,1)
(name,1)
(would,1)
(in,1)
(which,1)
(That,1)
(By,1)

Esegui la pulizia

Al termine del tutorial, puoi eliminare le risorse che hai creato in modo che smettano di utilizzare la quota e di generare addebiti. Le sezioni seguenti descrivono come eliminare o disattivare queste risorse.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto che hai creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Eliminazione del cluster Dataproc

Anziché eliminare il progetto, ti consigliamo di eliminare solo il cluster al suo interno.

Eliminazione del bucket Cloud Storage

Console Google Cloud

In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.
Go to Buckets
Click the checkbox for the bucket that you want to delete.
To delete the bucket, click Delete, and then follow the instructions.

Riga di comando

gcloud storage buckets delete BUCKET_NAME

Passaggi successivi

Consulta i suggerimenti per l'ottimizzazione del job Spark