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Dataproc サーバーレス用 Spark でカスタムコンテナを使用する

Dataproc Serverless for Spark は、Docker コンテナ内でワークロードを実行します。コンテナは、ワークロードのドライバとエグゼキュータのプロセス用のランタイム環境を提供します。Dataproc Serverless for Spark のデフォルトでは、ランタイムリリースバージョンに関連付けられたデフォルトの Spark、Java、Python、R パッケージを含むコンテナイメージを使用します。Dataproc Serverless for Spark バッチ API を使用すると、デフォルトのイメージの代わりにカスタムコンテナイメージを使用できます。通常、カスタムコンテナイメージは、デフォルトのコンテナイメージで提供されていない Spark ワークロードの Java または Python の依存関係を追加します。重要: カスタムコンテナイメージには Spark を使用しないでください。Dataproc Serverless for Spark は、実行時に Spark をコンテナにマウントします。

カスタムコンテナイメージを使用して Spark バッチワークロードを送信する

gcloud

Spark バッチワークロードを送信するときに、--container-image フラグを指定して gcloud dataproc batchs submit spark コマンドを使用し、カスタムコンテナイメージを指定します。

gcloud dataproc batches submit spark \
    --container-image=custom-image, for example, "gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1" \
    --region=region \
    --jars=path to user workload jar located in Cloud Storage or included in the custom container \
    --class=The fully qualified name of a class in the jar file, such as org.apache.spark.examples.SparkPi \
    -- add any workload arguments here

注:

カスタムイメージ: Container Registry イメージ命名形式 {hostname}/{project-id}/{image}:{tag} を使用して、カスタムコンテナイメージを指定します（例: gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1）。注: カスタムコンテナイメージは Container Registry または Artifact Registry でホストする必要があります（Dataproc Serverless は他のレジストリからコンテナを取得できません）。
--jars: カスタムコンテナイメージに含まれているか、または Cloud Storage に配置されているユーザーワークロードへのパス（file:///opt/spark/jars/spark-examples.jar または gs://my-bucket/spark/jars/spark-examples.jar など）を指定します。
その他の batch コマンドオプション: 永続履歴サーバー（PHS）を使用する場合などは、他のオプションの batch コマンドフラグを追加できます。注: PHS は、バッチワークロードを実行するリージョンに配置する必要があります。
サポートされているコマンドフラグについては、gcloud dataproc batches submit をご覧ください。
ワークロード引数 - ワークロード引数を追加するには、コマンドの末尾に「--」を付加し、その後にワークロード引数を追加します。

REST

カスタムコンテナイメージは、batches.create API リクエストの一部として RuntimeConfig.containerImage フィールドを介して提供されます。

次の例は、Dataproc Serverless for Spark batches.create API を使用してバッチワークロードを送信するために、カスタムコンテナを使用する方法を示しています。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

project-id: Google Cloud プロジェクト ID
region: リージョン
custom-container-image: Container Registry イメージ命名規則 {hostname}/{project-id}/{image}:{tag} を使用して、カスタムコンテナイメージを指定します（例: gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1）。注: カスタムコンテナは Container Registry または Artifact Registry でホストする必要があります。（Dataproc Serverless は他のレジストリからコンテナを取得できません）。
jar-uri: カスタムコンテナイメージに含まれている、または Cloud Storage にあるワークロード jar のパスを指定します（例: /opt/spark/jars/spark-examples.jar、gs:///spark/jars/spark-examples.jar）。
class: jar ファイル内のクラスの完全修飾名（例: org.apache.spark.examples.SparkPi）。
sparkBatch.args フィールドを使用して、ワークロードに引数を渡すことができます（詳細については、Batch リソースのドキュメントをご覧ください）。永続履歴サーバー（PHS）を使用するには、永続的な履歴サーバーの設定をご覧ください。注: PHS は、バッチワークロードを実行するリージョンに配置する必要があります。

HTTP メソッドと URL:

POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/batches

リクエストの本文（JSON）:

{
  "runtimeConfig":{
    "containerImage":"custom-container-image
  },
  "sparkBatch":{
    "jarFileUris":[
      "jar-uri"
    ],
    "mainClass":"class"
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/batches"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/batches" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
"name":"projects/project-id/locations/region/batches/batch-id",
  "uuid":",uuid",
  "createTime":"2021-07-22T17:03:46.393957Z",
  "runtimeConfig":{
    "containerImage":"gcr.io/my-project/my-image:1.0.1"
  },
  "sparkBatch":{
    "mainClass":"org.apache.spark.examples.SparkPi",
    "jarFileUris":[
      "/opt/spark/jars/spark-examples.jar"
    ]
  },
  "runtimeInfo":{
    "outputUri":"gs://dataproc-.../driveroutput"
  },
  "state":"SUCCEEDED",
  "stateTime":"2021-07-22T17:06:30.301789Z",
  "creator":"account-email-address",
  "runtimeConfig":{
    "properties":{
      "spark:spark.executor.instances":"2",
      "spark:spark.driver.cores":"2",
      "spark:spark.executor.cores":"2",
      "spark:spark.app.name":"projects/project-id/locations/region/batches/batch-id"
    }
  },
  "environmentConfig":{
    "peripheralsConfig":{
      "sparkHistoryServerConfig":{
      }
    }
  },
  "operation":"projects/project-id/regions/region/operation-id"
}

カスタムコンテナイメージを構築する

Dataproc Serverless for Spark のカスタムコンテナイメージは Docker イメージです。Docker イメージをビルドするツールを使用してカスタムコンテナイメージを作成できますが、イメージが Dataproc Serverless for Spark との互換性を満たさなければならないという条件があります。以下のセクションでは、これらの条件について説明します。

オペレーティングシステム

カスタムコンテナイメージのベースイメージとして、任意のオペレーティングシステムを選択できます。

推奨: 互換性の問題を回避するテストが実施されているため、デフォルトの Debian 12 イメージ（debian:12-slim など）を使用します。

ユーティリティ

Spark の実行に必要な次のユーティリティパッケージを、カスタムコンテナイメージに含める必要があります。

procps
tini

Spark（Java または Scala）から XGBoost を実行するには、libgomp1 を含める必要があります。

コンテナユーザー

Dataproc Serverless for Spark は、1099 UID と 1099 GID を使用して spark Linux ユーザーとしてコンテナを実行します。カスタムコンテナイメージの Dockerfile で設定された USER ディレクティブは、実行時に無視されます。ファイルシステムの権限には、UID と GID を使用します。たとえば、イメージ内の /opt/spark/jars/my-lib.jar に jar ファイルを追加する場合は、spark ユーザーにファイルの読み取り権限を付与する必要があります。

イメージストリーミング

Dataproc Serverless for Spark は、通常、イメージ全体をディスクにダウンロードして、カスタムコンテナイメージを必要とするワークロードを開始します。これにより、特にイメージのサイズが大きい場合、初期化に遅延が生じることがあります。

代わりに、必要に応じて画像データを pull する方法である画像ストリーミングを使用できます。これにより、イメージ全体がダウンロードされるのを待たずにワークロードを起動できるため、初期化時間が改善される可能性があります。イメージストリーミングを有効にするには、Container File System API を有効にする必要があります。また、コンテナイメージを Artifact Registry に保存する必要があり、Artifact Registry リポジトリは、Dataproc ワークロードと同じリージョン、またはワークロードが実行されているリージョンに対応するマルチリージョンに存在する必要があります。Dataproc がイメージをサポートしていない場合、またはイメージストリーミングサービスが利用できない場合は、ストリーミング実装によってイメージ全体がダウンロードされます。

なお、イメージストリーミングの場合、以下はサポートされていません。

空のレイヤまたは重複するレイヤを含むイメージ
V2 イメージマニフェスト、スキーマバージョン 1 を使用するイメージ

このような場合、Dataproc はワークロードを開始する前にイメージ全体を pull します。

Spark

カスタムコンテナイメージに Spark を含めないでください。Dataproc Serverless for Spark は、実行時にホストから Spark バイナリと構成ファイルをコンテナにマウントします。バイナリは /usr/lib/spark ディレクトリにマウントされ、構成ファイルは /etc/spark/conf ディレクトリにマウントされます。これらのディレクトリ内の既存のファイルは、実行時に Dataproc Serverless for Spark によってオーバーライドされます。

Java ランタイム環境

カスタムコンテナイメージに独自の Java Runtime Environment（JRE）を含めないでください。Dataproc Serverless for Spark は、実行時にホストから OpenJDK をコンテナにマウントします。カスタムコンテナイメージに JRE を含めても無視されます。

Java パッケージ

カスタムコンテナイメージに Spark ワークロードの依存関係として jar ファイルを含めることができ、jar を含めるように SPARK_EXTRA_CLASSPATH 環境変数を設定できます。Dataproc Serverless for Spark は、Spark JVM プロセスのクラスパスに環境変数値を追加します。おすすめの方法: jar を /opt/spark/jars ディレクトリに配置し、SPARK_EXTRA_CLASSPATH を /opt/spark/jars/* に設定します。

カスタムコンテナイメージにワークロード jar を含めて、ワークロードの送信時にローカルパスでそのワークロード jar を参照できます（例: file:///opt/spark/jars/my-spark-job.jar。例については、カスタムコンテナイメージを使用して Spark バッチワークロードを送信するをご覧ください）。

Python パッケージ

デフォルトでは、Dataproc Serverless for Spark は、実行時にホストからコンテナ内の /opt/dataproc/conda ディレクトリに Conda をマウントします。PYSPARK_PYTHON は /opt/dataproc/conda/bin/python に設定されています。そのベースディレクトリ /opt/dataproc/conda/bin は PATH に含まれています。

Python 環境をカスタムコンテナイメージ内の別のディレクトリ（/opt/conda など）のパッケージに含めて、PYSPARK_PYTHON 環境変数を /opt/conda/bin/python に設定できます。

カスタムコンテナイメージには、Python 環境に含まれない他の Python モジュール（ユーティリティ関数を含む Python スクリプトなど）を含めることができます。モジュールが配置されているディレクトリを含めるように PYTHONPATH 環境変数を設定します。

R 環境

次のいずれかのオプションを使用して、カスタムコンテナイメージ内の R 環境をカスタマイズできます。

Conda を使用して、conda-forge チャンネルから R パッケージを管理してインストールします。
コンテナイメージの Linux OS 用に R リポジトリを追加し、Linux OS パッケージマネージャーを使用して R パッケージをインストールします（R Software パッケージのインデックスをご覧ください）。

どちらのオプションを使用する場合でも、カスタム R 環境を指すように R_HOME 環境変数を設定する必要があります。例外: R 環境の管理と Python 環境のカスタマイズの両方を行うために　Conda を使用している場合、R_HOME 環境変数を設定する必要はありません。それは PYSPARK_PYTHON 環境変数に基づいて自動的に設定されます。

カスタムコンテナイメージのビルド例

このセクションでは、カスタムコンテナイメージのビルド例を示します。サンプルの Dockerfiles と、その後にビルドコマンドを示します。1 つのサンプルには、イメージのビルドに必要な最小構成が含まれています。他のサンプルには、Python ライブラリや R ライブラリなど、追加の構成の例が含まれています。

最小構成

# Recommendation: Use Debian 12.
FROM debian:12-slim

# Suppress interactive prompts
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Install utilities required by Spark scripts.
RUN apt update && apt install -y procps tini libjemalloc2

# Enable jemalloc2 as default memory allocator
ENV LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjemalloc.so.2

# Create the 'spark' group/user.
# The GID and UID must be 1099. Home directory is required.
RUN groupadd -g 1099 spark
RUN useradd -u 1099 -g 1099 -d /home/spark -m spark
USER spark

追加の構成

# Recommendation: Use Debian 12.
FROM debian:12-slim

# Suppress interactive prompts
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# Install utilities required by Spark scripts.
RUN apt update && apt install -y procps tini libjemalloc2

# Enable jemalloc2 as default memory allocator
ENV LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjemalloc.so.2

# Install utilities required by XGBoost for Spark.
RUN apt install -y procps libgomp1

# Install and configure Miniconda3.
ENV CONDA_HOME=/opt/miniforge3
ENV PYSPARK_PYTHON=${CONDA_HOME}/bin/python
ENV PATH=${CONDA_HOME}/bin:${PATH}
ADD https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh .
RUN bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniforge3 \
  && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set always_yes True \
  && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set auto_update_conda False \
  && ${CONDA_HOME}/bin/conda config --system --set channel_priority strict
# Packages ipython and ipykernel are required if using custom conda and want to
# use this container for running notebooks.
RUN ${CONDA_HOME}/bin/mamba install ipython ipykernel

# Install Conda packages.
#
# The following packages are installed in the default image.
# Recommendation: include all packages.
#
# Use mamba to quickly install packages.
RUN ${CONDA_HOME}/bin/mamba install -n base \
    accelerate \
    bigframes \
    cython \
    deepspeed \
    evaluate \
    fastavro \
    fastparquet \
    gcsfs \
    google-cloud-aiplatform \
    google-cloud-bigquery-storage \
    google-cloud-bigquery[pandas] \
    google-cloud-bigtable \
    google-cloud-container \
    google-cloud-datacatalog \
    google-cloud-dataproc \
    google-cloud-datastore \
    google-cloud-language \
    google-cloud-logging \
    google-cloud-monitoring \
    google-cloud-pubsub \
    google-cloud-redis \
    google-cloud-spanner \
    google-cloud-speech \
    google-cloud-storage \
    google-cloud-texttospeech \
    google-cloud-translate \
    google-cloud-vision \
    langchain \
    lightgbm \
    koalas \
    matplotlib \
    mlflow \
    nltk \
    numba \
    numpy \
    openblas \
    orc \
    pandas \
    pyarrow \
    pynvml \
    pysal \
    pytables \
    python \
    pytorch-cpu \
    regex \
    requests \
    rtree \
    scikit-image \
    scikit-learn \
    scipy \
    seaborn \
    sentence-transformers \
    sqlalchemy \
    sympy \
    tokenizers \
    transformers \
    virtualenv \
    xgboost

# Install pip packages.
RUN ${PYSPARK_PYTHON} -m pip install \
    spark-tensorflow-distributor \
    torcheval

# Install R and R libraries.
RUN ${CONDA_HOME}/bin/mamba install -n base \ 
    r-askpass \
    r-assertthat \
    r-backports \
    r-bit \
    r-bit64 \
    r-blob \
    r-boot \
    r-brew \
    r-broom \
    r-callr \
    r-caret \
    r-cellranger \
    r-chron \
    r-class \
    r-cli \
    r-clipr \
    r-cluster \
    r-codetools \
    r-colorspace \
    r-commonmark \
    r-cpp11 \
    r-crayon \
    r-curl \
    r-data.table \
    r-dbi \
    r-dbplyr \
    r-desc \
    r-devtools \
    r-digest \
    r-dplyr \
    r-ellipsis \
    r-evaluate \
    r-fansi \
    r-fastmap \
    r-forcats \
    r-foreach \
    r-foreign \
    r-fs \
    r-future \
    r-generics \
    r-ggplot2 \
    r-gh \
    r-glmnet \
    r-globals \
    r-glue \
    r-gower \
    r-gtable \
    r-haven \
    r-highr \
    r-hms \
    r-htmltools \
    r-htmlwidgets \
    r-httpuv \
    r-httr \
    r-hwriter \
    r-ini \
    r-ipred \
    r-isoband \
    r-iterators \
    r-jsonlite \
    r-kernsmooth \
    r-knitr \
    r-labeling \
    r-later \
    r-lattice \
    r-lava \
    r-lifecycle \
    r-listenv \
    r-lubridate \
    r-magrittr \
    r-markdown \
    r-mass \
    r-matrix \
    r-memoise \
    r-mgcv \
    r-mime \
    r-modelmetrics \
    r-modelr \
    r-munsell \
    r-nlme \
    r-nnet \
    r-numderiv \
    r-openssl \
    r-pillar \
    r-pkgbuild \
    r-pkgconfig \
    r-pkgload \
    r-plogr \
    r-plyr \
    r-praise \
    r-prettyunits \
    r-processx \
    r-prodlim \
    r-progress \
    r-promises \
    r-proto \
    r-ps \
    r-purrr \
    r-r6 \
    r-randomforest \
    r-rappdirs \
    r-rcmdcheck \
    r-rcolorbrewer \
    r-rcpp \
    r-rcurl \
    r-readr \
    r-readxl \
    r-recipes \
    r-recommended \
    r-rematch \
    r-remotes \
    r-reprex \
    r-reshape2 \
    r-rlang \
    r-rmarkdown \
    r-rodbc \
    r-roxygen2 \
    r-rpart \
    r-rprojroot \
    r-rserve \
    r-rsqlite \
    r-rstudioapi \
    r-rvest \
    r-scales \
    r-selectr \
    r-sessioninfo \
    r-shape \
    r-shiny \
    r-sourcetools \
    r-spatial \
    r-squarem \
    r-stringi \
    r-stringr \
    r-survival \
    r-sys \
    r-teachingdemos \
    r-testthat \
    r-tibble \
    r-tidyr \
    r-tidyselect \
    r-tidyverse \
    r-timedate \
    r-tinytex \
    r-usethis \
    r-utf8 \
    r-uuid \
    r-vctrs \
    r-whisker \
    r-withr \
    r-xfun \
    r-xml2 \
    r-xopen \
    r-xtable \
    r-yaml \
    r-zip

ENV R_HOME=/usr/lib/R

# Add extra Python modules.
ENV PYTHONPATH=/opt/python/packages
RUN mkdir -p "${PYTHONPATH}"

# Add extra jars.
ENV SPARK_EXTRA_JARS_DIR=/opt/spark/jars/
ENV SPARK_EXTRA_CLASSPATH='/opt/spark/jars/*'
RUN mkdir -p "${SPARK_EXTRA_JARS_DIR}"

#Uncomment below and replace EXTRA_JAR_NAME with the jar file name.
#COPY "EXTRA_JAR_NAME" "${SPARK_EXTRA_JARS_DIR}"

# Create the 'spark' group/user.
# The GID and UID must be 1099. Home directory is required.
RUN groupadd -g 1099 spark
RUN useradd -u 1099 -g 1099 -d /home/spark -m spark
USER spark

ビルドコマンド

Dockerfile ディレクトリで次のコマンドを実行して、カスタムイメージをビルドし、Artifact Registry に push します。

# Build and push the image.
gcloud builds submit --region=REGION \
    --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPOSITORY/IMAGE_NAME:IMAGE_VERSION

Dataproc サーバーレス用 Spark でカスタム コンテナを使用する

カスタム コンテナ イメージを使用して Spark バッチ ワークロードを送信する

gcloud

REST

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

PowerShell（Windows）

カスタム コンテナ イメージを構築する

オペレーティング システム

ユーティリティ

コンテナ ユーザー

イメージ ストリーミング

Spark

Java ランタイム環境

Java パッケージ

Python パッケージ

R 環境

カスタム コンテナ イメージのビルド例

最小構成

追加の構成

ビルドコマンド

Dataproc サーバーレス用 Spark でカスタムコンテナを使用する

カスタムコンテナイメージを使用して Spark バッチワークロードを送信する

カスタムコンテナイメージを構築する

オペレーティングシステム

コンテナユーザー

イメージストリーミング

カスタムコンテナイメージのビルド例