Usar o conector do Cloud Storage com o Apache Spark

Este tutorial mostra como executar um código de exemplo que usa o conector do Cloud Storage com o Apache Spark.

Objetivos

Escreva um job simples de contagem de palavras do Spark em Java, Scala ou Python e execute-o em um cluster do Dataproc.

Custos

Neste documento, você usará os seguintes componentes faturáveis do Google Cloud:

Compute Engine
Dataproc
Cloud Storage

Para gerar uma estimativa de custo baseada na projeção de uso deste tutorial, use a calculadora de preços. Novos usuários do Google Cloud podem estar qualificados para uma avaliação gratuita.

Antes de começar

Execute as etapas abaixo para se preparar para executar o código neste tutorial.

Criar o projeto. Se necessário, configure um projeto com as APIs Dataproc, Compute Engine e Cloud Storage ativadas e a CLI do Google Cloud instalada na máquina local.
Criar um bucket do Cloud Storage Você precisa do Cloud Storage para armazenar os dados do tutorial. Se você não tiver um pronto para usá-lo, crie um novo bucket no projeto.
1. No console do Cloud, acesse a página Buckets do Cloud Storage.
  Acessar a página "Buckets"
2. Clique em Criar bucket.
3. Na página Criar um bucket, insira as informações do seu bucket. Para ir à próxima etapa, clique em Continuar.
  - Em Nomear o bucket, insira um nome que atenda aos requisitos de nomenclatura de bucket.
  - Em Escolha um local para armazenar seus dados, faça o seguinte:
    - Selecione uma opção de Tipo de local.
    - Escolha uma opção de Local.
  - Em Escolher uma classe de armazenamento padrão para seus dados, selecione uma classe de armazenamento.
  - Em Escolha como controlar o acesso a objetos, selecione uma opção de Controle de acesso.
  - Em Configurações avançadas (opcional), especifique um método de criptografia, uma política de retenção ou rótulos de bucket.
4. Clique em Criar.
Defina variáveis de ambiente locais. Defina variáveis de ambiente na máquina local. Defina o ID do projeto do Google Cloud e o nome do bucket do Cloud Storage que você usará neste tutorial. Forneça também o nome e a região de um cluster novo ou existente do Dataproc. Você pode criar um cluster para usar neste tutorial na próxima etapa.
```
PROJECT=project-id
```
```
BUCKET_NAME=bucket-name
```
```
CLUSTER=cluster-name
```
```
REGION=cluster-region Example: "us-central1"
```
Criar um cluster de Dataproc. Execute o comando abaixo para criar um cluster do Dataproc de nó único na zona do Compute Engine especificada.
```
gcloud dataproc clusters create ${CLUSTER} \
    --project=${PROJECT} \
    --region=${REGION} \
    --single-node
```
O comando acima instala a versão de imagem de cluster padrão. Use a sinalização --image-version para selecionar uma versão de imagem para o cluster. Cada versão de imagem instala versões específicas dos componentes da biblioteca Spark e Scala. Se você preparar o job de contagem de palavras do Spark em Java ou Scala, fará referência às versões do Spark e do Scala instaladas no cluster ao preparar o pacote de jobs.
Copie dados públicos para o bucket do Cloud Storage. Copie um snippet de um texto de Shakespeare de domínio público para a pasta input do bucket do Cloud Storage:
```
gsutil cp gs://pub/shakespeare/rose.txt \
    gs://${BUCKET_NAME}/input/rose.txt
```
Configure um ambiente de desenvolvimento Java (Apache Maven), Scala (SBT) ou Python.
Usar o Cloud Shell. O Cloud Shell inclui ferramentas usadas neste tutorial, incluindo o Apache Maven, Python e as ferramentas de linha de comando gcloud e gsutil do Google Cloud CLI.

Preparar o job de contagem de palavras do Spark

Selecione uma guia abaixo para seguir as etapas e preparar um pacote ou arquivo de job para enviar ao cluster. Você pode preparar um dos seguintes tipos de job:

Job Spark em Java usando o Apache Maven para criar um pacote JAR
Job do Spark no Scala usando SBT para criar um pacote JAR
Job do Spark em Python (PySpark)

Java

Copie o arquivo pom.xml para sua máquina local. O arquivo pom.xml a seguir especifica as dependências da biblioteca Scala e Spark, que recebem um escopo provided para indicar que o cluster do Dataproc fornecerá essas bibliotecas no ambiente de execução. O arquivo pom.xml não especifica uma dependência do Cloud Storage porque o conector implementa a interface HDFS padrão. Quando um job do Spark acessa arquivos de cluster do Cloud Storage (arquivos com URIs que começam com gs:// ), o sistema usa automaticamente o conector do Cloud Storage para acessar os arquivos no Cloud Storage

Verifique a versão de imagem do cluster. Substitua os marcadores version no arquivo para mostrar as versões das bibliotecas Spark e Scala usadas pela versão de imagem do cluster. O número do artefato spark-core_ é o número da versão do Scala major.minor.

<?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>

Copie o código WordCount.java listado abaixo para sua máquina local.

Crie um conjunto de diretórios com o caminho src/main/java/dataproc/codelab:
```
mkdir -p src/main/java/dataproc/codelab
```
Copie WordCount.java para sua máquina local em src/main/java/dataproc/codelab:
```
cp WordCount.java src/main/java/dataproc/codelab
```

O WordCount.java é um job simples do Spark em Java que lê arquivos de texto do Cloud Storage, faz a contagem de palavras e grava os resultados em um arquivo de texto no Cloud Storage.

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);
  }
}

Criar o pacote.
```
mvn clean package
```
Se a compilação for bem-sucedida, um target/spark-with-gcs-1.0-SNAPSHOT.jar será criado.

Prepare o pacote para o Cloud Storage.

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

Scala

Copie o arquivo build.sbt para sua máquina local. O arquivo build.sbt a seguir especifica as dependências da biblioteca Scala e Spark, que recebem um escopo provided para indicar que o cluster do Dataproc fornecerá essas bibliotecas no ambiente de execução. O arquivo build.sbt não especifica uma dependência do Cloud Storage porque o conector implementa a interface HDFS padrão. Quando um job do Spark acessa arquivos de cluster do Cloud Storage (arquivos com URIs que começam com gs:// ), o sistema usa automaticamente o conector do Cloud Storage para acessar os arquivos no Cloud Storage
Verifique a versão de imagem do cluster. Substitua os marcadores version no arquivo para mostrar as versões das bibliotecas Spark e Scala usadas pela versão de imagem do cluster.
```
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"
)
```

Copie word-count.scala para sua máquina local. Ele é um job simples do Spark em Java que lê arquivos de texto do Cloud Storage, faz a contagem de palavras e grava os resultados em um arquivo de texto no Cloud Storage.

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)
  }
}

Criar o pacote.
```
sbt clean package
```
Se a compilação for bem-sucedida, um target/scala-2.11/word-count_2.11-1.0.jar será criado.

Prepare o pacote para o Cloud Storage.

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

Copie word-count.py para sua máquina local. Ele é um job simples do Spark em Python usando PySpark que lê arquivos de texto do Cloud Storage, faz a contagem de palavras e grava os resultados em um arquivo de texto no Cloud Storage.

#!/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])

Enviar o job

Execute o comando gcloud a seguir para enviar o job de contagem de palavras ao cluster do Dataproc.

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/

Veja o resultado

Depois que o job for concluído, execute o seguinte comando gsutil da CLI gcloud para visualizar a saída da contagem de palavras.

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

O resultado da contagem de palavras deve ser semelhante a este:

(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)

Limpar

Depois de concluir o tutorial, você pode limpar os recursos que criou para que eles parem de usar a cota e gerar cobranças. Nas seções a seguir, você aprenderá a excluir e desativar esses recursos.

Excluir o projeto

O jeito mais fácil de evitar cobranças é excluindo o projeto que você criou para o tutorial.

Para excluir o projeto:

Cuidado: excluir um projeto tem os seguintes efeitos:

Tudo no projeto é excluído. Se você tiver usado um projeto existente para as tarefas neste documento, a exclusão dele incluirá a exclusão de quaisquer outros trabalhos feitos no projeto.
Os IDs do projeto personalizados são perdidos. Ao criar o projeto, você pode ter criado um código do projeto personalizado para ser usado no futuro. Para preservar os URLs que usam o ID do projeto, como um URL appspot.com, exclua recursos específicos do projeto, em vez de excluir o projeto inteiro.

Se você planeja passar por várias arquiteturas, tutoriais ou guias de início rápido, a reutilização de projetos pode evitar que você exceda os limites da cota do projeto.

No Console do Google Cloud, acesse a página Gerenciar recursos.
Acessar "Gerenciar recursos"
Na lista de projetos, selecione o projeto que você quer excluir e clique em Excluir .
Na caixa de diálogo, digite o ID do projeto e clique em Encerrar para excluí-lo.

Como excluir o cluster do Dataproc

Em vez de excluir o projeto, convém excluir o cluster dentro do projeto.

Como excluir o bucket do Cloud Storage

Console do Google Cloud

No Console do Cloud, acesse a página Navegador do Cloud Storage.
Acessar o navegador
Clique na caixa de seleção do bucket que você quer excluir.
Para excluir o bucket, clique em Excluir e siga as instruções.

Linha de comando

gsutil rb BUCKET_NAME

A seguir

Veja dicas de ajuste de jobs do Spark.