O Dataproc sem servidor para Spark executa cargas de trabalho em contêineres do Docker. O contêiner fornece o ambiente de execução para os processos de driver e executor da carga de trabalho. Por padrão, o Dataproc sem servidor para Spark usa uma imagem de contêiner que inclui os pacotes padrão do Spark, Java, Python e R associados a uma versão de lançamento do ambiente de execução. A API batches do Dataproc Serverless para Spark permite usar uma imagem de contêiner personalizada em vez da imagem padrão. Normalmente, uma imagem de contêiner personalizada adiciona dependências de Java ou Python da carga de trabalho do Spark que não são fornecidas pela imagem de contêiner padrão. Importante:não inclua o Spark na imagem de contêiner personalizada. O Dataproc Serverless para Spark vai montar o Spark no contêiner no momento da execução.
Enviar uma carga de trabalho em lote do Spark usando uma imagem de contêiner personalizada
gcloud
Use o comando gcloud dataproc batches submit spark com a flag --container-image para especificar sua imagem de contêiner personalizada ao enviar uma carga de trabalho em lote do Spark.
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
Observações:
- Imagem-personalizada:especifique a imagem do contêiner personalizado usando o
seguinte formato de nomenclatura de imagem do Container Registry:
{hostname}/{project-id}/{image}:{tag}, por exemplo, "gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1". Observação:hospede a imagem do contêiner personalizado no Container Registry ou no Artifact Registry. O Dataproc Serverless não pode buscar contêineres de outros registros. --jars:especifique um caminho para uma carga de trabalho do usuário incluída na imagem do contêiner personalizado ou localizada no Cloud Storage, por exemplo,file:///opt/spark/jars/spark-examples.jarougs://my-bucket/spark/jars/spark-examples.jar.- Outras opções de comando de lotes:é possível adicionar outras flags de comando de lotes opcionais, por exemplo, para usar um servidor de histórico persistente (PHS, na sigla em inglês). Observação: o PHS precisa estar localizado na região em que você executa cargas de trabalho em lote.
- Argumentos de carga de trabalho: é possível adicionar qualquer argumento de carga de trabalho adicionando um "--" ao final do comando, seguido pelos argumentos de carga de trabalho.
REST
A imagem do contêiner personalizada é fornecida pelo campo RuntimeConfig.containerImage como parte de uma solicitação de API batches.create.
O exemplo a seguir mostra como usar um contêiner personalizado para enviar uma carga de trabalho em lote usando a API Dataproc Serverless para Spark batches.create.
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- project-id: ID do projeto do Google Cloud
- region: região
- custom-container-image: especifique a imagem do contêiner personalizado usando o seguinte formato de nomenclatura de imagem do Container Registry:
{hostname}/{project-id}/{image}:{tag}, por exemplo, "gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1". Observação: é necessário hospedar o contêiner personalizado no Container Registry ou no Artifact Registry . O Dataproc Serverless não pode buscar contêineres de outros registros. jar-uri:especifica um caminho para um jar de carga de trabalho incluído na imagem do contêiner personalizado ou localizado no Cloud Storage, por exemplo, "/opt/spark/jars/spark-examples.jar" ou "gs:///spark/jars/spark-examples.jar".class:o nome totalmente qualificado de uma classe no arquivo JAR, como "org.apache.spark.examples.SparkPi".- Outras opções:é possível usar outros campos de recursos de carga de trabalho em lote. Por exemplo,
use o campo
sparkBatch.argspara transmitir argumentos à carga de trabalho. Consulte a documentação do recursoBatchpara mais informações. Para usar um servidor de histórico permanente (PHS, na sigla em inglês), consulte Como configurar um servidor de histórico permanente. Observação: o PHS precisa estar localizado na região em que você executa cargas de trabalho em lote.
Método HTTP e URL:
POST https://dataproc.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/region/batches
Corpo JSON da solicitação:
{
"runtimeConfig":{
"containerImage":"custom-container-image
},
"sparkBatch":{
"jarFileUris":[
"jar-uri"
],
"mainClass":"class"
}
}
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:
{
"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"
}
Criar uma imagem de contêiner personalizada
As imagens de contêiner personalizadas do Dataproc Serverless para Spark são imagens do Docker. É possível usar as ferramentas para criar imagens do Docker para criar imagens de contêiner personalizadas, mas há condições que as imagens precisam atender para serem compatíveis com o Dataproc Serverless para Spark. As seções a seguir explicam essas condições.
Sistema operacional
Você pode escolher qualquer imagem de base do sistema operacional para a imagem de contêiner personalizada.
Recomendação: use as imagens padrão do Debian 12, por exemplo, debian:12-slim,
já que elas foram testadas para evitar problemas de compatibilidade.
Utilitários
É necessário incluir os seguintes pacotes de utilitários, que são necessários para executar o Spark, na imagem de contêiner personalizada:
procpstini
Para executar o XGBoost no Spark (Java ou Scala), é necessário incluir
libgomp1
Usuário do contêiner
O Dataproc Serverless para Spark executa contêineres como o usuário spark Linux com um
UID 1099 e um GID 1099. As diretivas USER definidas em arquivos Docker da imagem do contêiner personalizada
são ignoradas no momento da execução. Use o UID e o GID para permissões do sistema de arquivos.
Por exemplo, se você adicionar um arquivo JAR em /opt/spark/jars/my-lib.jar na imagem
como uma dependência de carga de trabalho, conceda ao usuário spark permissão de leitura para o
arquivo.
Streaming de imagens
O Dataproc Serverless para Spark normalmente inicia uma carga de trabalho que exige uma imagem de contêiner personalizada fazendo o download da imagem inteira para o disco. Isso pode significar um atraso no tempo de inicialização, principalmente para clientes com imagens grandes.
Em vez disso, use o streaming de imagens, que é um método para extrair dados de imagens conforme necessário. Isso permite que a carga de trabalho seja iniciada sem esperar o download completo da imagem, o que pode melhorar o tempo de inicialização. Para ativar o streaming de imagens, ative a API Container File System. Você também precisa armazenar as imagens do contêiner no Artifact Registry, e o repositório do Artifact Registry precisa estar na mesma região que sua carga de trabalho do Dataproc ou em uma multirregião que corresponda à região em que a carga de trabalho está sendo executada. Se o Dataproc não oferecer suporte à imagem ou se o serviço de streaming de imagem não estiver disponível, nossa implementação de streaming fará o download de toda a imagem.
Não oferecemos suporte para o seguinte no streaming de imagens:
- Imagens com camadas vazias ou duplicadas
- Imagens que usam o manifesto de imagem V2, versão 1 do esquema
Nesses casos, o Dataproc extrai a imagem inteira antes de iniciar a carga de trabalho.
Spark
Não inclua o Spark na imagem de contêiner personalizada. No momento da execução, o Dataproc Serverless para Spark monta os binários e as configurações do Spark do host no contêiner: os binários são montados no diretório /usr/lib/spark e as configurações são montadas no diretório /etc/spark/conf. Os arquivos existentes nesses diretórios são
substituídos pelo Dataproc Serverless para Spark no momento da execução.
Java Runtime Environment
Não inclua seu próprio Java Runtime Environment (JRE) na imagem de contêiner
personalizada. No momento da execução, o Dataproc sem servidor para Spark monta OpenJDK do host no
contêiner. Se você incluir uma JRE na imagem de contêiner personalizada, ela será ignorada.
Pacotes Java
É possível incluir arquivos JAR como dependências de carga de trabalho do Spark na imagem de contêiner personalizada e
definir a variável de ambiente SPARK_EXTRA_CLASSPATH para incluir os JARs. O Dataproc Serverless para Spark
adiciona o valor da variável env no classpath dos processos da JVM do Spark. Recomendação:
coloque os frascos no diretório /opt/spark/jars e defina SPARK_EXTRA_CLASSPATH
como /opt/spark/jars/*.
É possível incluir o jar da carga de trabalho na imagem de contêiner personalizada e, em seguida, fazer referência a ele com um caminho local
ao enviar a carga de trabalho, por exemplo, file:///opt/spark/jars/my-spark-job.jar
(consulte Enviar uma carga de trabalho em lote do Spark usando uma imagem de contêiner personalizada para conferir um exemplo).
Pacotes do Python
Por padrão, o Dataproc Serverless para Spark monta o
Conda do host para o
diretório /opt/dataproc/conda no contêiner no momento da execução.
PYSPARK_PYTHON está definida como /opt/dataproc/conda/bin/python. O diretório base,
/opt/dataproc/conda/bin, está incluído em PATH.
É possível incluir o ambiente Python com pacotes em um diretório diferente
na imagem do contêiner personalizada, por exemplo, em /opt/conda, e definir a
variável de ambiente PYSPARK_PYTHON como /opt/conda/bin/python.
A imagem de contêiner personalizada pode incluir outros módulos Python que não fazem parte
do ambiente Python, por exemplo, scripts Python com funções de utilitário.
Defina a variável de ambiente PYTHONPATH para incluir os diretórios em que
os módulos estão localizados.
Ambiente R
É possível personalizar o ambiente R na imagem de contêiner personalizada usando uma das seguintes opções:
- Use o Conda para gerenciar e instalar pacotes R do canal
conda-forge. - Adicione um repositório R para o SO Linux da imagem do contêiner e instale pacotes R usando o gerenciador de pacotes do SO Linux (consulte o índice de pacotes de software R).
Ao usar qualquer uma das opções, defina a variável de ambiente R_HOME para apontar para o ambiente R personalizado. Exceção: se você estiver usando o Conda para
gerenciar o ambiente R e personalizar o ambiente Python,
não será necessário definir a variável de ambiente R_HOME. Ela será definida automaticamente
com base na variável de ambiente PYSPARK_PYTHON.
Exemplo de build de imagem de contêiner personalizada
Esta seção inclui exemplos de criação de imagens de contêiner personalizadas, que incluem Dockerfiles de amostra, seguidos por um comando de build. Um exemplo inclui a configuração mínima necessária para criar uma imagem. O outro exemplo inclui exemplos de configuração extra, incluindo bibliotecas Python e R.
Configuração mínima
# 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
Configuração extra
# 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 ${CONDA_HOME}/bin/mamba install -n base \
r-askpass \
r-assertthat \
r-backports \
r-bit \
r-bit64 \
r-blob \
r-boot \
r-brew \
r-broom \
r-callr \
r-caret \
r-cellranger \
r-chron \
r-class \
r-cli \
r-clipr \
r-cluster \
r-codetools \
r-colorspace \
r-commonmark \
r-cpp11 \
r-crayon \
r-curl \
r-data.table \
r-dbi \
r-dbplyr \
r-desc \
r-devtools \
r-digest \
r-dplyr \
r-ellipsis \
r-evaluate \
r-fansi \
r-fastmap \
r-forcats \
r-foreach \
r-foreign \
r-fs \
r-future \
r-generics \
r-ggplot2 \
r-gh \
r-glmnet \
r-globals \
r-glue \
r-gower \
r-gtable \
r-haven \
r-highr \
r-hms \
r-htmltools \
r-htmlwidgets \
r-httpuv \
r-httr \
r-hwriter \
r-ini \
r-ipred \
r-isoband \
r-iterators \
r-jsonlite \
r-kernsmooth \
r-knitr \
r-labeling \
r-later \
r-lattice \
r-lava \
r-lifecycle \
r-listenv \
r-lubridate \
r-magrittr \
r-markdown \
r-mass \
r-matrix \
r-memoise \
r-mgcv \
r-mime \
r-modelmetrics \
r-modelr \
r-munsell \
r-nlme \
r-nnet \
r-numderiv \
r-openssl \
r-pillar \
r-pkgbuild \
r-pkgconfig \
r-pkgload \
r-plogr \
r-plyr \
r-praise \
r-prettyunits \
r-processx \
r-prodlim \
r-progress \
r-promises \
r-proto \
r-ps \
r-purrr \
r-r6 \
r-randomforest \
r-rappdirs \
r-rcmdcheck \
r-rcolorbrewer \
r-rcpp \
r-rcurl \
r-readr \
r-readxl \
r-recipes \
r-recommended \
r-rematch \
r-remotes \
r-reprex \
r-reshape2 \
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r-rmarkdown \
r-rodbc \
r-roxygen2 \
r-rpart \
r-rprojroot \
r-rserve \
r-rsqlite \
r-rstudioapi \
r-rvest \
r-scales \
r-selectr \
r-sessioninfo \
r-shape \
r-shiny \
r-sourcetools \
r-spatial \
r-squarem \
r-stringi \
r-stringr \
r-survival \
r-sys \
r-teachingdemos \
r-testthat \
r-tibble \
r-tidyr \
r-tidyselect \
r-tidyverse \
r-timedate \
r-tinytex \
r-usethis \
r-utf8 \
r-uuid \
r-vctrs \
r-whisker \
r-withr \
r-xfun \
r-xml2 \
r-xopen \
r-xtable \
r-yaml \
r-zip
ENV R_HOME=/usr/lib/R
# Add extra Python modules.
ENV PYTHONPATH=/opt/python/packages
RUN mkdir -p "${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
Comando de build
Execute o comando a seguir no diretório do Dockerfile para criar e enviar a imagem personalizada ao Artifact Registry.
# Build and push the image. gcloud builds submit --region=REGION \ --tag REGION-docker.pkg.dev/PROJECT/REPOSITORY/IMAGE_NAME:IMAGE_VERSION