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Azure HDInsight 中 Apache Spark 群集上的 Jupyter Notebook 的内核

  • 项目

HDInsight Spark 群集提供可在 Apache Spark 上的 Jupyter Notebook 中用于测试应用程序的内核。 内核是可以运行和解释代码的程序。 三个内核如下：

  • PySpark - 适用于以 Python2 编写的应用程序。 （仅适用于 Spark 2.4 版本群集）
  • PySpark3 - 适用于以 Python3 编写的应用程序。
  • Spark - 适用于以 Scala 编写的应用程序。

本文介绍如何使用这些内核以及使用它们的优势。

先决条件

HDInsight 中的 Apache Spark 群集。 有关说明，请参阅在 Azure HDInsight 中创建 Apache Spark 群集。

在 Spark HDInsight 上创建 Jupyter Notebook

  1. 在 Azure 门户中，选择 Spark 群集。 有关说明，请参阅列出和显示群集。 此时将打开“概述”视图。

  2. 在“概述”视图的“群集仪表板”框中，选择“Jupyter Notebook”。 出现提示时，请输入群集的管理员凭据。

    Apache Spark 上的 Jupyter Notebook。

    注意

    也可以在浏览器中打开以下 URL 来访问 Spark 群集中的 Jupyter Notebook。 将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称：

    https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/jupyter

  3. 选择“新建”，然后选择“Pyspark”、“PySpark3”或“Spark”创建 Notebook。 使用适用于 Scala 应用程序的 Spark 内核、适用于 Python2 应用程序的 PySpark 内核，以及适用于 Python3 应用程序的 PySpark3 内核。

    Spark 上适用于 Jupyter Notebook 的内核。

注意

对于 Spark 3.1，只有 PySpark3 或 Spark 可用。

Spark HDI4.0 上适用于 Jupyter Notebook 的内核。

  1. 此时会打开使用所选内核的 Notebook。

使用这些内核的好处

以下是在 Spark HDInsight 群集中的 Jupyter Notebook 上使用新内核的几个好处。

  • 预设上下文。 使用 PySpark、PySpark3 或 Spark 内核时，无需先显式设置 Spark 或 Hive 上下文，即可开始使用应用程序。 这些上下文默认可用。 这些上下文包括：

    • sc - 表示 Spark 上下文

    • sqlContext - 表示 Hive 上下文

      因此，不需要运行如下语句来设置上下文：

      sc = SparkContext('yarn-client')
sqlContext = HiveContext(sc)

      可以直接在应用程序中使用预设上下文。

  • 单元 magic。 PySpark 内核提供一些预定义的“magic”，这是可以结合 %% 调用的特殊命令（例如 %%MAGIC <args>）。 magic 命令必须是代码单元中的第一个字，并且允许多行内容。 magic 一字应该是单元中的第一个字。 在 magic 前面添加任何内容（即使是注释）都会导致错误。 有关 magic 的详细信息，请参阅 此文。

    下表列出了可通过内核提供的不同 magic。

    Magic 示例 说明
    help %%help 生成所有可用 magic 的表，其中包含示例和说明
    info %%info 输出当前 Livy 终结点的会话信息
    配置 %%configure -f
    {"executorMemory": "1000M"、
    "executorCores": 4}    		 配置用于创建会话的参数。 如果已创建会话，则必须指定 force 标志 (-f)，确保删除再重新创建该会话。 有关有效参数的列表，请查看 Livy's POST /sessions Request Body （Livy 的 POST /sessions 请求正文）。 参数必须以 JSON 字符串传入，并且必须位于 magic 后面的下一行，如示例列中所示。
    sql %%sql -o <variable name>
    SHOW TABLES    		 针对 sqlContext 执行 Hive 查询。 如果传递了 -o 参数，则查询的结果以 Pandas 数据帧的形式保存在 %%local Python 上下文中。
    local %%local
    a=1    		 后续行中的所有代码将在本地执行。 无论你使用哪个内核，代码都必须是有效的 Python2 代码。 因此，即使在创建 Notebook 时选择了“PySpark3”或“Spark”，但如果在单元中使用 %%local magic，该单元也只能包含有效的 Python2 代码。
    日志 %%logs 输出当前 Livy 会话的日志。
    删除 %%delete -f -s <session number> 删除当前 Livy 终结点的特定会话。 无法删除针对内核本身启动的会话。
    cleanup %%cleanup -f 删除当前 Livy 终结点的所有会话，包括此笔记本的会话。 force 标志 -f 是必需的。

    注意

    除了 PySpark 内核添加的 magic 以外，还可以使用内置的 IPython magic（包括 %%sh）。 可以使用 %%sh magic 在群集头节点上运行脚本和代码块。

  • 自动可视化。 Pyspark 内核会自动将 Hive 和 SQL 查询的输出可视化。 可以选择多种不同类型的视觉效果，包括表、饼图、折线图、分区图和条形图。

%%sql magic 支持的参数

%%sql magic 支持不同的参数，可以使用这些参数控制运行查询时收到的输出类型。 下表列出了输出。

参数 示例 说明
-o -o <VARIABLE NAME> 使用此参数将查询结果以 Pandas 数据帧的形式保存在 %%local Python 上下文中。 数据帧变量的名称是指定的变量名称。
-q -q 使用此参数可关闭单元可视化。 如果不想自动将单元内容可视化，而只想将它作为数据帧捕获，可以使用 -q -o <VARIABLE>。 如果想要关闭可视化而不捕获结果（例如，运行诸如 CREATE TABLE 语句的 SQL 查询），请使用不带 -o 参数的 -q。
-m -m <METHOD> 其中，METHOD 是 take 或 sample（默认为 take）。 如果方法为 take ，内核将从 MAXROWS 指定的结果数据集顶部选取元素（如此表中的后面部分所述）。 如果方法为 sample，内核将根据 -r 参数进行数据集的元素随机采样，如此表中稍后所述。
-r -r <FRACTION> 此处的 FRACTION 是介于 0.0 与 1.0 之间的浮点数。 如果 SQL 查询的示例方法为 sample，则内核会随机地对结果集的指定部分元素取样。 例如，如果使用参数 -m sample -r 0.01运行 SQL 查询，则 1% 的结果行是随机取样的。
-n -n <MAXROWS> MAXROWS 是整数值。 内核将输出行的数目限制为 MAXROWS。 如果“MAXROWS”是负数（例如“-1”），结果集中的行数不受限制。

示例：

%%sql -q -m sample -r 0.1 -n 500 -o query2
SELECT * FROM hivesampletable

上述语句执行以下操作：

  • 从 hivesampletable中选择所有记录。
  • 由于使用了 -q，因此将关闭自动可视化。
  • 由于使用了 -m sample -r 0.1 -n 500，因此将从 hivesampletable 的行中随机采样 10%，并将结果集的大小限制为 500 行。
  • 最后，由于使用了 -o query2 ，因此将输出保存到名为 query2的数据帧中。

使用新内核时的注意事项

不管使用哪种内核，使 Notebook 一直保持运行都会消耗群集资源。 使用这些内核时，由于上下文是预设的，仅退出笔记本并不会终止上下文， 因此会继续占用群集资源。 合理的做法是在使用完笔记本后，使用笔记本的“文件”菜单中的“关闭并停止”选项。 关闭会终止上下文，并退出笔记本。

Notebook 存储在何处？

如果群集使用 Azure 存储作为默认存储帐户，Jupyter Notebook 将保存到“/HdiNotebooks”文件夹下的存储帐户。 可以从存储帐户访问在 Jupyter 内部创建的 Notebook、文本文件和文件夹。 例如，如果使用 Jupyter 创建文件夹 myfolder 和笔记本“myfolder/mynotebook.ipynb”，则可在存储帐户中通过 /HdiNotebooks/myfolder/mynotebook.ipynb 访问该笔记本。 反之亦然，如果直接将 Notebook 上传到 /HdiNotebooks/mynotebook1.ipynb中的存储帐户，则可以从 Jupyter 查看该 Notebook。 即使删除了群集，Notebook 也仍会保留在存储帐户中。

注意

将 Azure Data Lake Storage 作为默认存储的 HDInsight 群集不在关联的存储中存储笔记本。

将笔记本保存到存储帐户的方式与 Apache Hadoop HDFS 兼容。 如果通过 SSH 连接到群集，可以使用文件管理命令：

Command 说明
hdfs dfs -ls /HdiNotebooks # 列出根目录中的所有内容 - Jupyter 可以从主页看到此目录中的所有内容
hdfs dfs –copyToLocal /HdiNotebooks # 下载 HdiNotebooks 文件夹的内容
hdfs dfs –copyFromLocal example.ipynb /HdiNotebooks # 将笔记本 example.ipynb 上传到根文件夹，使其在 Jupyter 中可见

不论群集是使用 Azure 存储还是 Azure Data Lake Storage 作为默认存储帐户，笔记本还是会保存在群集头节点上的 /var/lib/jupyter 中。

支持的浏览器

仅 Google Chrome 支持 Spark HDInsight 群集中的 Jupyter Notebook。

建议

新内核正处于发展阶段，一段时间后将变得成熟。 因此，API 会随着这些内核的成熟而改变。 如果在使用这些新内核时有任何反馈，我们将不胜感激。 此反馈对于塑造这些内核的最终版本会很有帮助。 可以在本文末尾的“反馈”部分下面留下意见/反馈。

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