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使用 Apache Spark REST API 將遠端作業提交至 HDInsight Spark 叢集

  • 發行項

了解如何使用可將遠端作業提交至 Azure HDInsight Spark 叢集的 Apache Livy (也就是 Apache Spark REST API)。 如需詳細文件，請參閱 Apache Livy。

您可以使用 Livy 執行互動式 Spark 殼層，或提交要在 Spark 上執行的批次作業。 本文將討論如何使用 Livy 提交批次作業。 本文中的程式碼片段會使用 cURL 向 Livy Spark 端點發出 REST API 呼叫。

必要條件

HDInsight 上的 Apache Spark 叢集。 如需指示，請參閱在 Azure HDInsight 中建立 Apache Spark 叢集。

提交 Apache Livy Spark 批次作業

在提交批次作業之前，您必須將應用程式 jar 上傳至與叢集相關聯的叢集儲存體。 您可以使用命令列公用程式 AzCopy 來執行此動作。 此外也有各種用戶端可用來上傳資料。 在 HDInsight 上將 Apache Hadoop 作業的資料上傳中可找到其詳細資訊。

curl -k --user "admin:password" -v -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{ "file":"<path to application jar>", "className":"<classname in jar>" }' 'https://<spark_cluster_name>.azurehdinsight.net/livy/batches' -H "X-Requested-By: admin"

範例

  • 如果 jar 檔案位於叢集儲存體 (WASBS) 上

    curl -k --user "admin:mypassword1!" -v -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{ "file":"wasbs://mycontainer@mystorageaccount.blob.core.windows.net/data/SparkSimpleTest.jar", "className":"com.microsoft.spark.test.SimpleFile" }' "https://mysparkcluster.azurehdinsight.net/livy/batches" -H "X-Requested-By: admin"

  • 如果您需要在輸入檔案 (在此範例中為 input.txt) 中傳遞 jar 檔案名稱和類別名稱

    curl -k  --user "admin:mypassword1!" -v -H "Content-Type: application/json" -X POST --data @C:\Temp\input.txt "https://mysparkcluster.azurehdinsight.net/livy/batches" -H "X-Requested-By: admin"

取得在叢集上執行之 Livy Spark 批次的相關資訊

語法：

curl -k --user "admin:password" -v -X GET "https://<spark_cluster_name>.azurehdinsight.net/livy/batches"

範例

  • 如果您想要擷取在叢集上執行的所有 Livy Spark 批次：

    curl -k --user "admin:mypassword1!" -v -X GET "https://mysparkcluster.azurehdinsight.net/livy/batches"

  • 如果您想要擷取具有指定批次識別碼的特定批次

    curl -k --user "admin:mypassword1!" -v -X GET "https://mysparkcluster.azurehdinsight.net/livy/batches/{batchId}"

將 Livy Spark 批次作業刪除

curl -k --user "admin:mypassword1!" -v -X DELETE "https://<spark_cluster_name>.azurehdinsight.net/livy/batches/{batchId}"

範例

使用批次識別碼 5 刪除批次作業。

curl -k --user "admin:mypassword1!" -v -X DELETE "https://mysparkcluster.azurehdinsight.net/livy/batches/5"

Livy Spark 與高可用性

Livy 可為在叢集上執行的 Spark 作業提供高可用性。 以下是一些範例。

  • 如果在您從遠端將作業提交給 Spark 叢集之後，Livy 服務當機，作業將會繼續在背景執行。 當 Livy 恢復運作時，它會還原作業的狀態並回報。
  • 適用於 HDInsight 的 Jupyter Notebook 是由 Livy 在後端提供技術支援。 如果在 Notebook 執行 Spark 作業時，Livy 服務重新啟動，Notebook 就會繼續執行程式碼單元。

請舉例說明

在本節中，我們將透過範例了解如何使用 Livy Spark 來提交批次作業、監視作業的進度，然後加以刪除。 我們在此範例中使用的應用程式，就是 建立獨立 Scala 應用程式，並在 HDInsight Spark 叢集上執行一文中所開發的應用程式。 這裡的步驟假設：

  • 您已將應用程式 jar 複製到與叢集相關聯的儲存體帳戶。
  • 您已將 CuRL 安裝在要嘗試這些步驟的電腦上。

執行下列步驟：

  1. 為了方便使用，請設定環境變數。 此範例是以 Windows 環境為基礎，請根據您的環境需求進行修改變數。 將 CLUSTERNAME 和 PASSWORD 取代為適當的值。

    set clustername=CLUSTERNAME
set password=PASSWORD

  2. 確認 Livy Spark 正在叢集上執行。 我們可以取得執行中的批次清單，加以確認。 如果您是第一次使用 Livy 執行作業，輸出應會傳回零。

    curl -k --user "admin:%password%" -v -X GET "https://%clustername%.azurehdinsight.net/livy/batches"

    您應該會看到如下列程式碼片段的輸出：

    < HTTP/1.1 200 OK
< Content-Type: application/json; charset=UTF-8
< Server: Microsoft-IIS/8.5
< X-Powered-By: ARR/2.5
< X-Powered-By: ASP.NET
< Date: Fri, 20 Nov 2015 23:47:53 GMT
< Content-Length: 34
<
{"from":0,"total":0,"sessions":[]}* Connection #0 to host mysparkcluster.azurehdinsight.net left intact

    請留意到輸出的最後一行顯示為 total:0，這表示沒有執行中的批次。

  3. 現在，我們要提交批次作業。 下列程式碼片段會使用輸入檔案 (input.txt) 傳遞 jar 名稱和類別名稱來作為參數。 如果您要從 Windows 電腦執行這些步驟，建議您採用輸出檔案這個方法。

    curl -k --user "admin:%password%" -v -H "Content-Type: application/json" -X POST --data @C:\Temp\input.txt "https://%clustername%.azurehdinsight.net/livy/batches" -H "X-Requested-By: admin"

    檔案 input.txt 中的參數定義如下：

    { "file":"wasbs:///example/jars/SparkSimpleApp.jar", "className":"com.microsoft.spark.example.WasbIOTest" }

    您應該會看到如下列程式碼片段的輸出：

    < HTTP/1.1 201 Created
< Content-Type: application/json; charset=UTF-8
< Location: /0
< Server: Microsoft-IIS/8.5
< X-Powered-By: ARR/2.5
< X-Powered-By: ASP.NET
< Date: Fri, 20 Nov 2015 23:51:30 GMT
< Content-Length: 36
<
{"id":0,"state":"starting","log":[]}* Connection #0 to host mysparkcluster.azurehdinsight.net left intact

    請留意到輸出的最後一行顯示為 state:starting。 此外也顯示 id:0。 在這裡，批次識別碼是 0。

  4. 現在，您可以使用批次識別碼來擷取此批次的狀態。

    curl -k --user "admin:%password%" -v -X GET "https://%clustername%.azurehdinsight.net/livy/batches/0"

    您應該會看到如下列程式碼片段的輸出：

    < HTTP/1.1 200 OK
< Content-Type: application/json; charset=UTF-8
< Server: Microsoft-IIS/8.5
< X-Powered-By: ARR/2.5
< X-Powered-By: ASP.NET
< Date: Fri, 20 Nov 2015 23:54:42 GMT
< Content-Length: 509
<
{"id":0,"state":"success","log":["\t diagnostics: N/A","\t ApplicationMaster host: 10.0.0.4","\t ApplicationMaster RPC port: 0","\t queue: default","\t start time: 1448063505350","\t final status: SUCCEEDED","\t tracking URL: http://myspar.lpel.jx.internal.cloudapp.net:8088/proxy/application_1447984474852_0002/","\t user: root","15/11/20 23:52:47 INFO Utils: Shutdown hook called","15/11/20 23:52:47 INFO Utils: Deleting directory /tmp/spark-b72cd2bf-280b-4c57-8ceb-9e3e69ac7d0c"]}* Connection #0 to host mysparkcluster.azurehdinsight.net left intact

    輸出此時顯示 state:success，這表示作業已順利完成。

  5. 現在，您可以視需要刪除批次。

    curl -k --user "admin:%password%" -v -X DELETE "https://%clustername%.azurehdinsight.net/livy/batches/0"

    您應該會看到如下列程式碼片段的輸出：

    < HTTP/1.1 200 OK
< Content-Type: application/json; charset=UTF-8
< Server: Microsoft-IIS/8.5
< X-Powered-By: ARR/2.5
< X-Powered-By: ASP.NET
< Date: Sat, 21 Nov 2015 18:51:54 GMT
< Content-Length: 17
<
{"msg":"deleted"}* Connection #0 to host mysparkcluster.azurehdinsight.net left intact

    輸出的最後一行顯示批次已成功刪除。 當作業執行時將其刪除，也會清除作業。 如果您刪除已完成的作業，無論成功與否，這將會完全刪除作業資訊。

從 HDInsight 3.5 版開始對 Livy 設定的更新

根據預設，HDInsight 3.5 叢集與更新版本會停用以本機檔案路徑存取範例資料檔案或 jar。 建議您使用 wasbs:// 路徑，而不是從叢集存取 jar 或範本資料檔案。

在 Azure 虛擬網路內提交叢集的 Livy 作業

如果您是從 Azure 虛擬網路內連線到 HDInsight Spark 叢集，可以直接連線到叢集上的 Livy。 在此案例中，Livy 端點的 URL 是 http://<IP address of the headnode>:8998/batches。 在這裡，8998 是 Livy 在叢集前端節點上執行的連接埠。 如需有關在非公用連接埠上存取服務的詳細資訊，請參閱 HDInsight 上 Apache Hadoop 服務所使用的連接埠。

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