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Dataproc で Spark Scala ジョブを作成して実行する

このチュートリアルでは、Spark Scala ジョブを作成し、Dataproc クラスタに送信するさまざまな方法について説明します。ここで説明する方法は次のとおりです。

Scala REPL（Read-Evaluate-Print-Loop またはインタラクティブインタープリタ）または SBT ビルドツールを使用して、コマンドラインから、ローカルマシンで Spark Scala の「Hello World」アプリを作成しコンパイルする
コンパイルした Scala クラスをマニフェストとともに jar ファイルにコンパイルする
Dataproc クラスタで実行される Spark ジョブに Scala jar を送信する
Google Cloud Console からの Scala ジョブ出力を確認する

このチュートリアルでは、次の方法についても説明します。

Dataproc クラスタで、spark-shell REPL を使用して Spark Scala の「WordCount」MapReduce ジョブを直接作成し実行する
プレインストールされた Apache Spark と Hadoop のサンプルをクラスタで実行する

Google Cloud Platform プロジェクトの設定

次の手順をまだ行っていない場合は、行います。

ローカルでの Scala コードの作成とコンパイル

このチュートリアルの簡単な演習として、Scala REPL または SBT コマンドラインインターフェースを使用し、ローカルで「Hello World」Scala アプリを作成します。

Scala を使用する
SBT を使用する

Scala を使用する

Scala のインストールページから Scala バイナリをダウンロードします。
Scala のインストールの手順に沿って、ファイルを解凍し、SCALA_HOME 環境変数を設定して、パスに追加します。次に例を示します。
```
export SCALA_HOME=/usr/local/share/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/
```

Scala REPL を起動します。

$ scala
Welcome to Scala version ...
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala>

HelloWorld コードをコピーして Scala REPL に貼り付けます。

object HelloWorld {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println("Hello, world!")
  }
}

HelloWorld.scala を保存して REPL を終了します。
```
scala> :save HelloWorld.scala
scala> :q
```
scalac をコンパイルします。
```
$ scalac HelloWorld.scala
```
コンパイル済みの .class ファイルを一覧表示します。
```
$ ls HelloWorld*.class
HelloWorld$.class   HelloWorld.class
```

SBT を使用する

SBT をダウンロードします。

次のように、「HelloWorld」プロジェクトを作成します。

$ mkdir hello
$ cd hello
$ echo \
'object HelloWorld {def main(args: Array[String]) = println("Hello, world!")}' > \
HelloWorld.scala

sbt.build 構成ファイルを作成して「HelloWorld.jar」に artifactName（生成した jar ファイル名は下記に表示）を設定します（デフォルトのアーティファクトの変更をご覧ください）。
```
echo \
'artifactName := { (sv: ScalaVersion, module: ModuleID, artifact: Artifact) =>
"HelloWorld.jar" }' > \
build.sbt
```

SBT を起動し、コードを実行します。

$ sbt
[info] Set current project to hello ...
> run
... Compiling 1 Scala source to .../hello/target/scala-.../classes...
... Running HelloWorld
Hello, world!
[success] Total time: 3 s ...

コードをメインクラスのエントリポイントを指定するマニフェスト（HelloWorld）とともに jar ファイルにパッケージ化し、終了します。
```
> package
... Packaging .../hello/target/scala-.../HelloWorld.jar ...
... Done packaging.
[success] Total time: ...
> exit
```

jar の作成

SBT または jar コマンドを使用して jar ファイルを作成します。

SBT で jar を作成する

SBT の package コマンドで jar ファイルを作成します（SBT を使用するをご覧ください）。

手動で jar を作成する

コンパイル済みの HelloWorld*.class ファイルを含むディレクトリにディレクトリを変更（cd）し、次のコマンドを実行して、メインクラスのエントリポイント（HelloWorld）を指定するマニフェストとともにクラスファイルを jar ファイルにパッケージ化します。
```
$ jar cvfe HelloWorld.jar HelloWorld HelloWorld*.class
added manifest
adding: HelloWorld$.class(in = 637) (out= 403)(deflated 36%)
adding: HelloWorld.class(in = 586) (out= 482)(deflated 17%)
```
jar のマニフェスト（MANIFEST.MF）を展開して調べると、HelloWorld メインクラスエントリポイントが表示されていることがわかります。
```
Manifest-Version: ...
Created-By: ...
Main-Class: HelloWorld
```

Cloud Storage への jar のコピー

Google Cloud CLI を使用して、jar をプロジェクトの Cloud Storage バケットにコピーします。

バケット名を Google Cloud CLI に渡す場合、gs:// 接頭辞の後にバケット名のみが指定されていることを確認してください。たとえば、以下の Google Cloud コンソールストレージブラウザのスクリーンショットのように「my-most-unique-bucket-name」バケットがプロジェクトに含まれている場合、

次のコマンドにより、バケットの内容が一覧表示されます。

gcloud storage ls gs://my-most-unique-bucket-name

$ gcloud storage cp HelloWorld.jar gs://<bucket-name>/
Copying file://HelloWorld.jar [Content-Type=application/java-archive]...
Uploading   gs://bucket-name/HelloWorld.jar:         1.46 KiB/1.46 KiB

Dataproc Spark ジョブに jar を送信する

Google Cloud コンソールを使用して、jar ファイルを Dataproc Spark ジョブに送信します。[ジョブの送信] ページの項目に次のように入力します。
- [クラスタ]: クラスタリストからクラスタの名前を選択します。
- [ジョブタイプ]: Spark
- [メインクラスまたは JAR]: HelloWorld jar への Cloud Storage URI パスを指定します（gs://your-bucket-name/HelloWorld.jar）。
  
  コードへのエントリポイント（「Main-Class: HelloWorld」）を指定するマニフェストが jar に含まれていない場合は、[メインクラスまたは JAR] 項目にメインクラスの名前（「HelloWorld」）を指定し、[JAR ファイル] 項目に jar ファイルへの URI パス（gs://your-bucket-name/HelloWorld.jar）を入力する必要があります。
[送信] をクリックしてジョブを開始します。開始されたジョブが [ジョブ] リストに追加されます。
ジョブ ID をクリックして [ジョブ] ページを開くと、ジョブのドライバ出力が表示されます。

クラスタの `spark-shell` REPL を使用した Spark Scala コードの作成と実行

Scala アプリは Dataproc クラスタで直接開発することをおすすめします。Hadoop と Spark は Dataproc クラスタにプレインストールされており、Cloud Storage コネクタを使用して構成されています。これにより、Cloud Storage との間で直接データの読み取りや書き込みができます。

この例では、プロジェクトの Dataproc クラスタマスターノードに SSH 接続し、spark-shell REPL を使用して Scala wordcount mapreduce アプリケーションを作成し実行する方法を示します。

Dataproc クラスタのマスターノードに SSH で接続します。
1. Google Cloud コンソールでプロジェクトの Dataproc の [クラスタ] ページに移動し、クラスタの名前をクリックします。
2. クラスタの詳細ページで [VM インスタンス] タブを選択し、クラスタの名前がある行の右側に表示される [SSH] 選択ボタンをクリックします。
  
  マスターノード上のホームディレクトリでブラウザウィンドウが開きます。

spark-shell を起動します。

$ spark-shell
...
Using Scala version ...
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
...
Spark context available as sc.
...
SQL context available as sqlContext.
scala>

一般に公開されている Cloud Storage にあるシェイクスピアテキストスニペットから RDD（耐障害性分散データセット）を作成する
シェイクスピアテキストスニペット:
```
What's in a name? That which we call a rose
By any other name would smell as sweet.
```
```
scala> val text_file = sc.textFile("gs://pub/shakespeare/rose.txt")
```

テキストで wordcount mapreduce を実行し、wordcounts の結果を表示します。

scala> val wordCounts = text_file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word =>
(word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
scala> wordCounts.collect
... Array((call,1), (What's,1), (sweet.,1), (we,1), (as,1), (name?,1), (any,1), (other,1),
(rose,1), (smell,1), (name,1), (a,2), (would,1), (in,1), (which,1), (That,1), (By,1))

Cloud Storage の <bucket-name>/wordcounts-out のカウントを保存し、scala-shell を終了します。
```
scala> wordCounts.saveAsTextFile("gs://<bucket-name>/wordcounts-out/")
scala> exit
```

gcloud CLI を使用して出力ファイルを一覧表示し、ファイルの内容を表示する

$ gcloud storage ls gs://bucket-name/wordcounts-out/
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/_SUCCESS
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/part-00000
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/part-00001

gs://<bucket-name>/wordcounts-out/part-00000 の内容を確認します。

$ gcloud storage cat gs://bucket-name/wordcounts-out/part-00000
(call,1)
(What's,1)
(sweet.,1)
(we,1)
(as,1)
(name?,1)
(any,1)
(other,1)

プレインストールされたサンプルコードの実行

Dataproc のマスターノードには、実行可能な jar ファイルが標準の Apache Hadoop と Spark のサンプルとともに含まれています。

Jar タイプ	`Master node /usr/lib/ location`	GitHub のソース	Apache ドキュメント
Hadoop	`hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar`	ソースリンク	MapReduce のチュートリアル
Spark	`spark/lib/spark-examples.jar`	ソースリンク	Spark のサンプル

クラスタへのコマンドラインからのサンプルの送信

Google Cloud CLI gcloud コマンドラインツールを使用して、ローカル開発マシンからサンプルを送信できます。（Google Cloud コンソールからジョブを送信するには、Google Cloud コンソールの使用をご覧ください）。

Hadoop WordCount のサンプル

gcloud dataproc jobs submit hadoop --cluster=cluster-name \
    --region=region \
    --jars=file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar \
    --class=org.apache.hadoop.examples.WordCount \
    -- URI of input file URI of output file

Spark WordCount サンプル

gcloud dataproc jobs submit spark --cluster=cluster-name \
    --region=region \
    --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    --class=org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
    -- URI of input file

クラスタのシャットダウン

課金され続けることがないようにするために、クラスタをシャットダウンし、このチュートリアルで使用した Cloud Storage リソース（Cloud Storage バケットとファイル）を削除します。

クラスタをシャットダウンするには:

gcloud dataproc clusters delete cluster-name \
    --region=region

Cloud Storage の jar ファイルを削除するには:

gcloud storage rm gs://bucket-name/HelloWorld.jar

次のコマンドを使用すると、バケットおよびバケットのすべてのフォルダとファイルを削除できます。

gcloud storage rm gs://bucket-name/ --recursive

次のステップ

Dataproc で Apache Spark アプリケーションに関する Java の依存関係の管理を確認する。
Spark ジョブ調整のヒントを見る。