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Gravar e executar jobs do Spark Scala no Dataproc

Este tutorial ilustra maneiras diferentes de criar e enviar um job do Spark Scala a um cluster do Dataproc, incluindo:

gravar e compilar um app "Hello World" em Spark Scala em uma máquina local a partir da linha de comando usando o Scala REPL (Read-Evaluate-Print-Loop ou intérprete interativo) ou a ferramenta de build SBT;
empacotar classes Scala compiladas em um arquivo jar com um manifesto;
enviar o jar do Scala a um job do Spark que seja executado no cluster do Dataproc;
examinar a saída do job do Scala no console do Google Cloud.

Este tutorial também mostra como:

gravar e executar um job mapreduce "WordCount" do Spark Scala diretamente em um cluster do Dataproc usando o REPL spark-shell;
executar exemplos pré-instalados do Apache Spark e do Hadoop em um cluster.

Configure um projeto do Google Cloud Platform

Faça o seguinte, se ainda não tiver feito:

Escrever e compilar código em Scala localmente

Como um exercício simples para este tutorial, escreva um aplicativo "Hello World" em Scala usando o Scala REPL ou a interface de linha de comando SBT localmente na máquina de desenvolvimento.

Usar o Scala
Usar o SBT

Usar o Scala

Faça download dos binários do Scala da página de instalação do Scala.
Desempacote o arquivo, defina a variável de ambiente SCALA_HOME e adicione-a ao caminho, conforme mostrado nas instruções de instalação do Scala. Exemplo:
```
export SCALA_HOME=/usr/local/share/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/
```

Inicie o Scala REPL.

$ scala
Welcome to Scala version ...
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala>

Copie e cole o código HelloWorld no Scala REPL.

object HelloWorld {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println("Hello, world!")
  }
}

Salve HelloWorld.scala e saia do REPL.

scala> :save HelloWorld.scala
scala> :q

Compile com scalac.
```
$ scalac HelloWorld.scala
```

Liste os arquivos .class compilados.

$ ls HelloWorld*.class
HelloWorld$.class   HelloWorld.class

Usar o SBT

Faça o download do SBT.

Crie um projeto "HelloWorld", como mostrado abaixo.

$ mkdir hello
$ cd hello
$ echo \
'object HelloWorld {def main(args: Array[String]) = println("Hello, world!")}' > \
HelloWorld.scala

Crie um arquivo de configuração sbt.build para definir o artifactName (o nome do arquivo jar que você vai gerar abaixo) como "HelloWorld.jar" (consulte Como modificar os artefatos padrão).
```
echo \
'artifactName := { (sv: ScalaVersion, module: ModuleID, artifact: Artifact) =>
"HelloWorld.jar" }' > \
build.sbt
```

Inicie o SBT e execute o código.

$ sbt
[info] Set current project to hello ...
> run
... Compiling 1 Scala source to .../hello/target/scala-.../classes...
... Running HelloWorld
Hello, world!
[success] Total time: 3 s ...

Empacote o código em um arquivo jar com um manifesto que especifique o ponto de entrada de classe principal (HelloWorld) e depois saia.
```
> package
... Packaging .../hello/target/scala-.../HelloWorld.jar ...
... Done packaging.
[success] Total time: ...
> exit
```

Criar um jar

Crie um arquivo jar com SBT ou usando o comando jar.

Criar um jar com o SBT

O comando package do SBT cria um arquivo jar (consulte Usar o SBT).

Criar um jar manualmente

Altere o diretório (cd) no diretório que contém os arquivos HelloWorld*.class compilados e execute o seguinte comando para empacotar os arquivos de classe em um jar com um manifesto que especifique o ponto de entrada de classe principal (HelloWorld).
```
$ jar cvfe HelloWorld.jar HelloWorld HelloWorld*.class
added manifest
adding: HelloWorld$.class(in = 637) (out= 403)(deflated 36%)
adding: HelloWorld.class(in = 586) (out= 482)(deflated 17%)
```
Descompactar e examinar o manifesto do jar (MANIFEST.MF) mostra que ele lista o ponto de entrada da classe principal HelloWorld:
```
Manifest-Version: ...
Created-By: ...
Main-Class: HelloWorld
```

Copiar o jar no Cloud Storage

Use a Google Cloud CLI para copiar o jar para um bucket do Cloud Storage no projeto.

Ao transmitir nomes de buckets para a Google Cloud CLI, especifique apenas o nome do bucket após o prefixo gs://. Por exemplo, se um projeto contiver um bucket "my-most-unique-bucket-name", como mostrado na captura de tela do navegador do Storage do console do Google Cloud a seguir,

o comando a seguir listará o conteúdo desse bucket:

gcloud storage ls gs://my-most-unique-bucket-name

$ gcloud storage cp HelloWorld.jar gs://<bucket-name>/
Copying file://HelloWorld.jar [Content-Type=application/java-archive]...
Uploading   gs://bucket-name/HelloWorld.jar:         1.46 KiB/1.46 KiB

Enviar o jar para um job do Dataproc Spark

Use o console do Google Cloud para enviar o arquivo jar para seu job do Dataproc Spark. Preencha os campos na página Enviar um job da seguinte maneira:
- Cluster: selecione o nome do cluster na lista de clusters.
- Tipo de job: Spark.
- Classe ou jar principal: especifique o caminho do URI do Cloud Storage para o jar HelloWorld (gs://your-bucket-name/HelloWorld.jar).
  
  Se o jar não incluir um manifesto que especifique o ponto de entrada do código ("Main-Class: HelloWorld"), o campo "Main class or jar" precisará informar o nome da classe principal ("HelloWorld") e você precisará preencher o campo "Jar files" com o caminho do URI para o arquivo jar (gs://your-bucket-name/HelloWorld.jar).
Clique em Enviar para iniciar o job. Ao ser iniciado, o job entra na lista de jobs.
Clique no ID do job para abrir a página Jobs e conferir a saída do driver do job.

Gravar e executar o código do Spark Scala usando o REPL `spark-shell`

Talvez você queira desenvolver apps Scala diretamente no cluster do Dataproc. O Hadoop e o Spark são pré-instalados em clusters do Dataproc e são configurados com o conector do Cloud Storage, que permite que seu código leia e grave dados diretamente no Cloud Storage.

Este exemplo mostra como incorporar o SSH ao nó mestre do cluster do Dataproc do projeto e usar o REPL spark-shell para criar e executar um aplicativo MapReduce de contagem de palavras em Scala.

SSH no nó mestre do cluster do Dataproc
1. Acesse a página Clusters do Dataproc do seu projeto no console do Google Cloud e clique no nome do cluster.
2. Na página de detalhes do cluster, selecione a guia Instâncias de VM e clique na seleção SSH à direita da linha de nome do cluster.
  
  Uma janela de navegador é aberta no diretório principal do node mestre.

Inicie o spark-shell.

$ spark-shell
...
Using Scala version ...
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
...
Spark context available as sc.
...
SQL context available as sqlContext.
scala>

Crie um RDD (conjunto de dados distribuído resiliente) a partir de um fragmento de texto de Shakespeare localizado no Cloud Storage público.
Snippet de texto de Shakespeare:
```
What's in a name? That which we call a rose
By any other name would smell as sweet.
```
```
scala> val text_file = sc.textFile("gs://pub/shakespeare/rose.txt")
```

Execute um mapreduce de contagem de palavras no texto e exiba o resultado wordcounts.

scala> val wordCounts = text_file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word =>
(word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
scala> wordCounts.collect
... Array((call,1), (What's,1), (sweet.,1), (we,1), (as,1), (name?,1), (any,1), (other,1),
(rose,1), (smell,1), (name,1), (a,2), (would,1), (in,1), (which,1), (That,1), (By,1))

Salve as contagens em <bucket-name>/wordcounts-out no Cloud Storage e saia do scala-shell.
```
scala> wordCounts.saveAsTextFile("gs://<bucket-name>/wordcounts-out/")
scala> exit
```

Use a CLI gcloud para listar os arquivos de saída e mostrar o conteúdo deles.

$ gcloud storage ls gs://bucket-name/wordcounts-out/
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/_SUCCESS
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/part-00000
gs://spark-scala-demo-bucket/wordcounts-out/part-00001

Verifique o conteúdo de gs://<bucket-name>/wordcounts-out/part-00000.

$ gcloud storage cat gs://bucket-name/wordcounts-out/part-00000
(call,1)
(What's,1)
(sweet.,1)
(we,1)
(as,1)
(name?,1)
(any,1)
(other,1)

Execução de código de exemplo pré-instalado

O nó mestre do Dataproc contém arquivos jar executáveis com exemplos padrão do Apache Hadoop e do Spark.

Tipo de jar	`Master node /usr/lib/ location`	Fonte no GitHub	Documentos do Apache
Hadoop	`hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar`	link da fonte	Tutorial do MapReduce
Spark	`spark/lib/spark-examples.jar`	link da fonte	Exemplos do Spark

Envio de exemplos ao cluster pela linha de comando

Os exemplos podem ser enviados da sua máquina de desenvolvimento local usando a ferramenta de linha de comando gcloud da Google Cloud CLI. Consulte Como usar o Console do Google Cloud para enviar jobs a partir do console.

Exemplo de WordCount do Hadoop

gcloud dataproc jobs submit hadoop --cluster=cluster-name \
    --region=region \
    --jars=file:///usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar \
    --class=org.apache.hadoop.examples.WordCount \
    -- URI of input file URI of output file

Exemplo de WordCount do Spark

gcloud dataproc jobs submit spark --cluster=cluster-name \
    --region=region \
    --jars=file:///usr/lib/spark/examples/jars/spark-examples.jar \
    --class=org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
    -- URI of input file

Encerrar o cluster

Para evitar cobranças contínuas, encerre o cluster e exclua os recursos do Cloud Storage (bucket e arquivos) usados neste tutorial.

Para encerrar um cluster:

gcloud dataproc clusters delete cluster-name \
    --region=region

Para excluir o arquivo jar do Cloud Storage:

gcloud storage rm gs://bucket-name/HelloWorld.jar

Exclua um bucket e todos os respectivos arquivos e pastas usando o seguinte comando:

gcloud storage rm gs://bucket-name/ --recursive