Cloud Storage コネクタと Apache Spark の併用

このチュートリアルでは、Cloud Storage コネクタと Apache Spark を併用するサンプルコードの実行方法について説明します。

目標

Java、Scala、または Python で簡単な wordcount Spark ジョブを作成し、Dataproc クラスタでジョブを実行します。

費用

このドキュメントでは、課金対象である次の Google Cloud コンポーネントを使用します。

Compute Engine
Dataproc
Cloud Storage

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

以下の手順を実行して、このチュートリアルでコードを実行する準備をします。

プロジェクトを設定します。 必要に応じて、有効にした Dataproc、Compute Engine、Cloud Storage API と、ローカルマシンにインストールされた Google Cloud CLI でプロジェクトを設定します。
Cloud Storage バケットを作成します。チュートリアルデータを保持するには Cloud Storage が必要です。使用できるバケットがない場合は、プロジェクトに新しいバケットを作成します。
1. Google Cloud コンソールで、Cloud Storage の [バケット] ページに移動します。
  [バケット] ページに移動
2. [バケットを作成] をクリックします。
3. [バケットの作成] ページでユーザーのバケット情報を入力します。次のステップに進むには、[続行] をクリックします。
  - [バケットに名前を付ける] で、バケット名の要件を満たす名前を入力します。
  - [データの保存場所の選択] で、次の操作を行います。
    - [ロケーションタイプ] オプションを選択します。
    - [ロケーション] オプションを選択します。
  - [データのデフォルトのストレージクラスを選択する] で、ストレージクラスを選択します。
  - [オブジェクトへのアクセスを制御する方法を選択する] で [アクセス制御] オプションを選択します。
  - [詳細設定（省略可）] には、暗号化メソッド、保持ポリシー、またはバケットラベルを指定します。
4. [作成] をクリックします。
ローカル環境変数を設定します。ローカルマシンで環境変数を設定します。このチュートリアルで使用する Google Cloud プロジェクト ID と Cloud Storage バケットの名前を設定します。既存または新規の Dataproc クラスタの名前とリージョンも指定します。次の手順で、このチュートリアルで使用するクラスタを作成できます。
```
PROJECT=project-id
```
```
BUCKET_NAME=bucket-name
```
```
CLUSTER=cluster-name
```
```
REGION=cluster-region Example: "us-central1"
```
Dataproc クラスタを作成します。以下のコマンドを実行して、指定された Compute Engine ゾーンに単一ノードの Dataproc クラスタを作成します。
```
gcloud dataproc clusters create ${CLUSTER} \
    --project=${PROJECT} \
    --region=${REGION} \
    --single-node
```
上記のコマンドは、デフォルトのクラスタイメージのバージョンをインストールします。--image-version フラグを使用して、クラスタのイメージバージョンを選択できます。イメージバージョンごとに、Spark および Scala ライブラリコンポーネントの特定のバージョンをインストールします。Java または Scala で Spark wordcount ジョブを準備する場合、ジョブパッケージを準備するときにクラスタにインストールされている Spark と Scala のバージョンを参照します。
一般公開データを Cloud Storage バケットにコピーします。一般公開データであるシェイクスピアのテキストスニペットを Cloud Storage バケットの input フォルダにコピーします。
```
gsutil cp gs://pub/shakespeare/rose.txt \
    gs://${BUCKET_NAME}/input/rose.txt
```
Java（Apache Maven）、Scala（SBT）、または Python の開発環境を設定します。
Cloud Shell を使用します。Cloud Shell には、Apache Maven、Python、gcloud および gsutil Google Cloud CLI コマンドラインツールなど、このチュートリアルで使用するツールが含まれています。

Spark wordcount ジョブを準備する

以下のタブを選択し、手順に沿ってクラスタに送信するジョブパッケージまたはファイルを準備します。次のいずれかのジョブタイプを準備できます。

Java の Spark ジョブ。JAR パッケージを構築する際に Apache Maven を使用
Scala の Spark ジョブ。JAR パッケージを構築する際に SBT を使用
Python の Spark ジョブ（PySpark）

Java

pom.xml ファイルをローカルマシンにコピーします。次の pom.xml ファイルで、Scala ライブラリと Spark ライブラリの依存関係を指定します。この依存関係には、実行時に Dataproc クラスタがこれらのライブラリを提供することを示す provided スコープが指定されます。pom.xml ファイルでは、コネクタが標準の HDFS インターフェースを実装しているため、Cloud Storage の依存関係は指定されません。Spark ジョブが Cloud Storage クラスタファイル（gs:// で始まる URI を持つファイル）にアクセスすると、システムは自動的に Cloud Storage コネクタを使用して Cloud Storage のファイルにアクセスします。
クラスタイメージのバージョンを確認します。 ファイル内の version プレースホルダを置き換えて、クラスタのイメージバージョンで使用されている Spark ライブラリと Scala ライブラリのバージョンを表示します。なお、spark-core_ アーティファクト番号は Scala の major.minor バージョン番号です。
```
<?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>
```

以下の WordCount.java コードをローカルマシンにコピーします。

パス src/main/java/dataproc/codelab を指定して一連のディレクトリを作成します。
```
mkdir -p src/main/java/dataproc/codelab
```
WordCount.java をローカルマシンの src/main/java/dataproc/codelab にコピーします。
```
cp WordCount.java src/main/java/dataproc/codelab
```

WordCount.java は Java の単純な Spark ジョブであり、Cloud Storage からテキストファイルを読み込んで単語数を計算し、そのテキストファイルの結果を Cloud Storage に書き込みます。

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);
  }
}

パッケージをビルドします。
```
mvn clean package
```
ビルドが成功すると、target/word-count-1.0.jar が作成されます。

パッケージを Cloud Storage にステージングします。

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

Scala

build.sbt ファイルをローカルマシンにコピーします。次の build.sbt ファイルで、Scala ライブラリと Spark ライブラリの依存関係を指定します。この依存関係には、実行時に Dataproc クラスタがこれらのライブラリを提供することを示す provided スコープが指定されます。build.sbt ファイルでは、コネクタが標準の HDFS インターフェースを実装しているため、Cloud Storage の依存関係は指定されません。Spark ジョブが Cloud Storage クラスタファイル（gs:// で始まる URI を持つファイル）にアクセスすると、システムは自動的に Cloud Storage コネクタを使用して Cloud Storage のファイルにアクセスします。
クラスタイメージのバージョンを確認します。ファイル内の version プレースホルダを置き換えて、クラスタのイメージバージョンで使用されている Spark ライブラリと Scala ライブラリのバージョンを表示します。
```
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"
)
```

word-count.scala をローカルマシンにコピーします。 これは Java の単純な Spark ジョブであり、Cloud Storage からテキストファイルを読み込んで単語数を計算し、そのテキストファイルの結果を Cloud Storage に書き込みます。

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)
  }
}

パッケージをビルドします。
```
sbt clean package
```
ビルドが成功すると、target/scala-2.11/word-count_2.11-1.0.jar が作成されます。

パッケージを Cloud Storage にステージングします。

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

Python

word-count.py をローカルマシンにコピーします。 これは PySpark を使用した Python の単純な Spark ジョブであり、Cloud Storage からテキストファイルを読み込んで単語数を計算し、そのテキストファイルの結果を Cloud Storage に書き込みます。

#!/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])

ジョブを送信する

次の gcloud コマンドを実行して、wordcount ジョブを Dataproc クラスタに送信します。

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/

出力を表示する

ジョブが終了したら、次の gcloud CLI gsutil コマンドを実行して wordcount の出力を表示します。

gsutil cat gs://${BUCKET_NAME}/output/*

wordcount の出力は、次のようになります。

(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)

クリーンアップ

チュートリアルが終了したら、作成したリソースをクリーンアップして、割り当ての使用を停止し、課金されないようにできます。次のセクションで、リソースを削除または無効にする方法を説明します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

Dataproc クラスタの削除

プロジェクトを削除する代わりに、プロジェクト内のクラスタのみを削除できます。

Cloud Storage バケットの削除

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、Cloud Storage の [ブラウザ] ページに移動します。
[ブラウザ] に移動
削除するバケットのチェックボックスをクリックします。
バケットを削除するには、 [削除] をクリックして、指示に沿って操作します。

コマンドライン

gsutil rb BUCKET_NAME

次のステップ

Spark ジョブ調整のヒントを見る。