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将自定义容器与 Dataproc Serverless for Spark 搭配使用

Dataproc Serverless for Spark 在 Docker 容器中运行工作负载。容器为工作负载的驱动程序和执行程序进程提供运行时环境。默认情况下，Dataproc Serverless for Spark 使用容器映像，其中包含与运行时发布版本关联的默认 Spark、Java、Python 和 R 软件包。借助 Dataproc Serverless for Spark 批处理 API，您可以使用自定义容器映像而不是默认映像。通常，自定义容器映像会添加默认容器映像未提供的 Spark 工作负载 Java 或 Python 依赖项。重要提示：请勿在自定义容器映像中包含 Spark；Dataproc Serverless for Spark 将装载 Spark 自动加载到容器中

使用自定义容器映像提交 Spark 批处理工作负载

gcloud

提交 Spark 批处理工作负载时，使用带有 --container-image 标志的 gcloud dataproc batches submit spark 命令指定自定义容器映像。

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

注意：

自定义映像：使用以下 Container Registry 映像命名格式指定自定义容器映像：{hostname}/{project-id}/{image}:{tag}，例如“gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1”。注意：您必须将自定义容器映像托管在 Container Registry 或 Artifact Registry。（Dataproc Serverless 无法从其他注册表中提取容器）。
--jars：指定用户工作负载，例如， file:///opt/spark/jars/spark-examples.jar 或 gs://my-bucket/spark/jars/spark-examples.jar。
其他批处理命令选项：您可以添加其他可选批处理的命令标志，例如，使用持久性历史记录服务器 (PHS)。注意：PHS 必须位于您运行批处理工作负载的区域。
如需了解支持的命令标志，请参阅 gcloud dataproc batches submit。
工作负载参数：您可以通过在命令末尾添加“--”和工作负载参数来添加任何工作负载参数。

REST

自定义容器映像通过 batches.create API 请求中的 RuntimeConfig.containerImage 字段进行提供。

以下示例展示了如何使用自定义容器使用 Dataproc Serverless for Spark batches.create API 提交批量工作负载。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

project-id：Google Cloud 项目 ID
region：区域
custom-container-image：使用以下 Container Registry 映像命名格式指定自定义容器映像：{hostname}/{project-id}/{image}:{tag}，例如“gcr.io/my-project-id/my-image:1.0.1”。注意：您必须将自定义容器托管在 Container Registry 或 Artifact Registry 。（Dataproc Serverless 无法从其他注册表中提取容器）。
jar-uri：指定包含在自定义容器映像中或位于 Cloud Storage 中的工作负载 jar 的路径，例如“/opt/spark/jars/spark-examples.jar” 或“gs:///spark/jars/spark-examples.jar”。
class：jar 文件中的类的完全限定名称，例如“org.apache.spark.examples.SparkPi”。
其他选项：您可以使用其他批量工作负载资源字段，例如请使用sparkBatch.args 字段（请参阅 Batch 资源文档）。要使用永久性历史记录服务器 (PHS) 请参阅设置永久性历史记录服务器。注意：PHS 必须位于运行批量工作负载的区域。

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文：

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

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

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)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
"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"
}

构建自定义容器映像

Dataproc Serverless for Spark 自定义容器映像是 Docker 映像。您可以使用用于构建 Docker 映像的工具来构建自定义容器映像，但映像必须满足一些条件才能与 Dataproc Serverless for Spark 兼容。以下部分介绍了这些条件。

操作系统

您可以选择任何操作系统映像作为自定义容器映像的基础映像。建议：首选默认的 Debian 11 映像（例如 debian:11-slim），因为它们已完成测试，可以避免兼容性问题。

实用程序

您必须包含以下实用程序软件包在您的自定义容器映像中运行 Spark：

procps
tini

如需从 Spark（Java 或 Scala）运行 XGBoost，您必须添加 libgomp1

容器用户

Dataproc Serverless for Spark 以 spark Linux 用户身份通过 1099 UID 和 1099 GID 来运行容器。在自定义容器映像 Dockerfile 中设置的 USER 指令会在运行时被忽略。使用 UID 和 GID 授予文件系统权限。例如，如果您将映像中位于 /opt/spark/jars/my-lib.jar 中的 jar 文件添加为工作负载依赖项，则必须向 spark 用户授予该文件的读取权限。

映像流式传输

Dataproc Serverless for Spark 通常会将整个映像下载到磁盘，以启动需要自定义容器映像的工作负载。这可能意味着在初始化过程中出现延迟。尤其是使用大图片的客户。

您可以改用映像流式传输，这种方法从。这样，工作负载无需等待整个 Pod 启动，映像，从而可能缩短初始化时间。如需启用映像流式传输，您必须启用 Container File System API。您还必须将容器映像存储在 Artifact Registry 和 Artifact Registry 中必须与 Dataproc 工作负载位于同一区域，或者位于与运行工作负载的区域相对应的多区域位置。如果 Dataproc 不支持映像或映像流式传输服务不可用，我们的流式传输实现方案会下载整个图片。请注意，我们不支持对图片流式传输进行以下处理：

包含空层或重复层的映像
使用 V2 映像清单，架构版本 1

在这些情况下，Dataproc 会先拉取整个映像，然后再启动工作负载。

Spark

请勿在自定义容器映像中包含 Spark。在运行时，Dataproc Serverless for Spark 将 Spark 二进制文件和配置从主机装载到容器中：二进制文件装载到 /usr/lib/spark 目录，配置装载到 /etc/spark/conf 目录。Dataproc Serverless for Spark 在运行时会替换这些目录中的现有文件。

Java 运行时环境

请勿在您的自定义容器映像中添加自己的 Java 运行时环境 (JRE)。在运行时，Dataproc Serverless for Spark 将 OpenJDK 从主机装载到容器中。如果您在自定义容器映像中包含 JRE，则该映像将被忽略。

Java 软件包

您可以将 jar 文件作为 Spark 工作负载依赖项添加到自定义容器映像中，并且设置 SPARK_EXTRA_CLASSPATH 环境变量以包含 jar。Dataproc Serverless for Spark 会将环境变量值添加到 Spark JVM 进程的类路径中。建议：将 jar 放入/opt/spark/jars目录下并将 SPARK_EXTRA_CLASSPATH 设置为 /opt/spark/jars/*。

您可以在自定义容器映像中添加工作负载 jar，然后在提交工作负载时通过本地路径引用该工作负载，例如 file:///opt/spark/jars/my-spark-job.jar（如需查看示例，请参阅使用自定义容器映像提交 Spark 批处理工作负载）。

Python 软件包

默认情况下，Dataproc Serverless for Spark 会在运行时将 Conda 从主机装载到容器中的 /opt/dataproc/conda 目录中。PYSPARK_PYTHON 设置为 /opt/dataproc/conda/bin/python。其基本目录 /opt/dataproc/conda/bin 包含在 PATH 中。

您可以将 Python 环境与位于其他目录中的软件包搭配使用（例如 /opt/conda 中），并将将 PYSPARK_PYTHON 环境变量更改为 /opt/conda/bin/python。

您的自定义容器映像可以包含不属于 Python 环境的其他 Python 模块，例如具有实用函数的 Python 脚本。设置 PYTHONPATH 环境变量，以包含模块所在的目录。

R 环境

您可以使用以下选项之一自定义自定义容器映像中的 R 环境：

使用 Conda 通过 conda-forge 渠道管理和安装 R 软件包。
为容器映像的 Linux OS 添加 R 代码库，并使用 Linux OS 软件包管理器安装 R 软件包（请参阅 R 软件包索引）。

使用任一选项时，您都必须将 R_HOME 环境变量设置为指向自定义 R 环境。例外情况：如果您同时使用 Conda 管理 R 环境和自定义 Python 环境，则无需设置 R_HOME 环境变量；系统会根据 PYSPARK_PYTHON 环境变量自动设置该变量。

自定义容器映像构建示例

本部分包含一个自定义容器映像构建示例，首先介绍一个 Dockerfile 示例。

Dockerfile

# Debian 11 is recommended.
FROM debian:11-slim

# Suppress interactive prompts
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

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

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

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

# (Optional) 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}"

# (Optional) Install and configure Miniconda3.
ENV CONDA_HOME=/opt/miniconda3
ENV PYSPARK_PYTHON=${CONDA_HOME}/bin/python
ENV PATH=${CONDA_HOME}/bin:${PATH}
COPY Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh .
RUN bash Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3 \
  && ${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 --prepend channels conda-forge \
  && ${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/conda install ipython ipykernel

# (Optional) Install Conda packages.
#
# The following packages are installed in the default image, it is strongly
# recommended to include all of them.
#
# Use mamba to install packages quickly.
RUN ${CONDA_HOME}/bin/conda install mamba -n base -c conda-forge \
    && ${CONDA_HOME}/bin/mamba install \
      conda \
      cython \
      fastavro \
      fastparquet \
      gcsfs \
      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 \
      koalas \
      matplotlib \
      nltk \
      numba \
      numpy \
      openblas \
      orc \
      pandas \
      pyarrow \
      pysal \
      pytables \
      python \
      regex \
      requests \
      rtree \
      scikit-image \
      scikit-learn \
      scipy \
      seaborn \
      sqlalchemy \
      sympy \
      virtualenv

# (Optional) Add extra Python modules.
ENV PYTHONPATH=/opt/python/packages
RUN mkdir -p "${PYTHONPATH}"
COPY test_util.py "${PYTHONPATH}"

# (Optional) Install R and R libraries.
RUN apt update \
  && apt install -y gnupg \
  && apt-key adv --no-tty \
      --keyserver "hkp://keyserver.ubuntu.com:80" \
      --recv-keys E19F5F87128899B192B1A2C2AD5F960A256A04AF \
  && echo "deb http://cloud.r-project.org/bin/linux/debian bullseye-cran40/" \
      >/etc/apt/sources.list.d/cran-r.list \
  && apt update \
  && apt install -y \
      libopenblas-base \
      libssl-dev \
      r-base \
      r-base-dev \
      r-recommended \
      r-cran-blob

ENV R_HOME=/usr/lib/R

# (Required) 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

构建命令

在 Dockerfile 目录中运行。

IMAGE=gcr.io/my-project/my-image:1.0.1

# Download the Miniconda3 installer.
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Linux-x86_64.sh

# Python module example
cat >test_util.py <<EOF
def hello(name):
  print("hello {}".format(name))

def read_lines(path):
  with open(path) as f:
    return f.readlines()
EOF

# Build and push the image.
docker build -t "${IMAGE}" .
docker push "${IMAGE}"