在 Amazon EMR 上运行 PySpark 报表业务

关于Spark和Amazon EMR

在大数据领域，Apache Spark是非常流行的集群计算框架，用于快速处理、查询和分析大数据。Spark是基于Scala语言编写的框架，但如果您从未使用过Scala也无需担心。Spark除了提供Scala/Java支持外，还提供了Python API接口。使用PySpark，您可以通过Python直接使用Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等核心组件。大多数数据科学家和分析专家都习惯使用Python，因为它具有丰富的第三方库集。PySpark使更广泛的用户群体可以利用分布式处理大数据，而不仅局限于传统意义上的大数据工程师。

Amazon EMR服务提供托管的Hadoop环境，可以在几分钟内启动集群并自动完成Spark环境的配置。EMR提供PySpark、PySpark3支持，还自带Jupyter Notebook功能，可以方便地在NoteBook中对python代码进行调试。EMR还提供了多种高级功能，比如与AWS S3和Glue数据目录集成、可使用Spot实例降低成本、可通过EMR步骤功能提交多阶段任务等等。

Spark在业界有非常广泛的应用场景。在这篇博客中，我们会向您展示如何通过EMR快速、高效地编写和提交报表任务。本文中的示例将使用pyspark.sql模块操作Spark DataFrame，从S3中读取数据，经过一系列转换，再将合并报表保存到S3和Glue数据目录中。示例中所使用的数据为模拟数据，您可以在自有环境中通过开源工具生成任意大小的数据集进行PySpark的学习和实验。

数据集

本文使用TPC-H开源工具产生模拟数据集。TPC-H是一个用于支持商业决策的测试基准，它可以逼真地模拟数据仓库的实际应用环境，进行大量的数据分析、执行高复杂度的查询和回答关键的商业问题。我们将通过TPC-H的数据工具生成一些模拟数据表，并通过PySpark实现合并报表操作。

通过以下命令，可以在Amazon Linux2的EC2实例中生成总大小为1G的数据表并上传至指定的S3存储桶。在此之前，请先创建一个新的S3存储桶，并将命令中的<YOUR BUCKET NAME>替换为存储桶的名称。如果稍后想用更大对数据集和EMR集群进行实验，TPC-H工具也可以支持生成10G、100G甚至更大的数据集。该工具可生成的数据共包括客户信息、订单信息等在内的10张结构化数据表，不同数据表之间可以通过客户编号、订单编号、零部件编号等数个字段进行关联。详细的表结构可以参考此链接中的第13页。

sudo yum install -y git make gcc
git clone https://github.com/gregrahn/tpch-kit.git
cd tpch-kit/dbgen
make MACHINE=LINUX DATABASE=POSTGRESQL
export DSS_CONFIG=/home/ec2-user/tpch-kit/dbgen
export DSS_QUERY=$DSS_CONFIG/queries
mkdir $DSS_CONFIG/data
export DSS_PATH=$DSS_CONFIG/data
./dbgen -vf -s 1
aws s3 sync ./data/ s3://<YOUR BUCKET NAME>/

注：有关aws cli的安装，请参考https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-install.html；

有关s3的命令使用，请参考https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/s3/

启动EMR Spark集群

通过控制台启动集群

要在 EMR中使用Spark，请EMR登录控制台，在创建集群界面点击“转到高级选项”，并在软件配置界面勾选Spark。在创建Spark集群时，建议同时勾选将AWS数据目录“用于Spark表元数据”。元数据包含用Spark创建的database、table等元信息。不同于Hive Metastore，Glue Catalog可以提供持久性的元数据存储，这些元数据的生命周期并不会随EMR集群终止，这便于您随时启动和关闭EMR集群来进行数据操作。

在EMR集群中使用Spot实例作为任务节点是节约成本的一种有效方法。任务节点是可选的计算型节点，不负责HDFS数据存储。根据数据大小和代码逻辑的复杂程度，可以适当配置任务节点来加速计算。Spot实例有可能在运行任务时被回收，但Spark在各个层面有多重失败重试机制，可以保证大多数情况下任务的继续运行。

如果需要通过SSH登录master节点，需要在安全性设置中事先选择EC2密钥对。然后点击“创建集群”。

PySpark编程和调试

通常来讲，PySpark shell可以作为一个简易的交互式入口。如果在创建集群时配置了EC2秘钥对和相应的安全组规则，可以SSH进入Master节点使用“pyspark”命令进入PySpark Shell。但通常notebook可以更好地支持编程和数据分析，便于进行添加叙述性文本、进行可视化等操作。在EMR中，可以直接使用EMR Notebook（一个置于 Amazon EMR 控制台中的 Jupyter Notebook 环境，详情请参考此链接）。

使用EMR Notebook

EMR Notebook可以通过控制台创建，并且不需要单独为Notebook支付任何费用。Notebook的内容存放在S3中，在集群关闭后仍然保留，可以加载到新的EMR集群进行使用。要创建EMR Notebook，在EMR控制台中依次点击“笔记本”-“创建笔记本”：

在Notebook准备就绪后，可以从控制台打开Jupyter Notebook并尝试编写代码：

使用Spark SQL API和DataFrame编写报表任务 

Spark SQL是Spark用于处理结构化和半结构化数据的一个高级模块。Spark SQL中的DataFrame是一种以命名列方式组织的分布式数据集。简单来讲，DataFrame类似于传统关系型数据库中的表结构，代表了对底层数据源（例如csv、json、parquet文件）的抽象化。Spark DataFrame的用法之一是进行SQL查询：在关系型数据库中对单表进行的查询操作，都可以在DataFrame中直接执行SQL语句实现。除此之外，DataFrame还提供了一套与Pandas DataFrame类似的API。对已经在Python和R中熟悉DataFrame的用户而言，可以快速熟悉PySpark DataFrame的API，对S3、HDFS和HBase等数据存储进行访问。

基于PySpark API提供的强大功能，我们可以快速编写出复杂的业务逻辑。常用的API功能包括：

创建SparkSession

Spark中所有功能的入口是SparkSession类。可以使用如下代码创建一个基本的SparkSession对象：

>>>from pyspark.sql import SparkSession
>>>spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

在notebook中创建了SparkSession后，可以在EMR控制台中看到相应的应用程序记录。执行代码时，EMR Notebook通过livy接口向Spark集群传输指令。

读取存在S3中的数据

如果事先为EMR的角色配置了访问S3的权限，则可以在EMR中直接访问保存在S3中的数据。比如，当我们想要访问partsupp表中的数据时，可以使用如下的代码指定表结构并加载数据：

>>>from pyspark.sql.types import *
>>>path = 's3://<YOUR BUCKET NAME>/partsupp.tbl'
>>>schema = StructType([
    StructField('partkey',IntegerType(),True),
    StructField('suppkey',IntegerType(),True),
    StructField('availqty',IntegerType(),True),
    StructField('supplycost',DecimalType(),True),
    StructField('comment',StringType(),True)
])
>>>partsuppDF = spark.read.csv(str(path), schema=schema, sep='|')

打印数据和表结构

PySpark DataFrame提供了包括count、first、head、show、printSchema在内的常用API。详情可以参见pyspark.sql.DataFrame API文档。

• 打印数据结构：

>>>partsuppDF.printSchema()
root
 |-- partkey: integer (nullable = true)
 |-- suppkey: integer (nullable = true)
 |-- availqty: integer (nullable = true)
 |-- supplycost: decimal(10,0) (nullable = true)
 |-- comment: string (nullable = true)

• 查询总行数：

>>>print("Count: ", partsuppDF.count())
Count:  40000000

• 打印行：

>>>partsuppDF.first()
Row(partkey=1, suppkey=2, availqty=3325, supplycost=Decimal('772'), comment=', even theodolites. regular, final theodolites eat after the carefully pending foxes. furiously regular deposits sleep slyly. carefully bold realms above the ironic dependencies haggle careful')

>>>partsuppDF.head(1)
[Row(partkey=1, suppkey=2, availqty=3325, supplycost=Decimal('772'), comment=', even theodolites. regular, final theodolites eat after the carefully pending foxes. furiously regular deposits sleep slyly. carefully bold realms above the ironic dependencies haggle careful')]

>>>partsuppDF.take(1)
[Row(partkey=1, suppkey=2, availqty=3325, supplycost=Decimal('772'), comment=', even theodolites. regular, final theodolites eat after the carefully pending foxes. furiously regular deposits sleep slyly. carefully bold realms above the ironic dependencies haggle careful')]

>>>partsuppDF.show(n=2, truncate=5)
+-------+-------+--------+----------+-------+
|partkey|suppkey|availqty|supplycost|comment|
+-------+-------+--------+----------+-------+
|      1 |      2 |    3325 |       772 |  , ...|
|      1 |  12...|    8076 |       993 |  ve...|
+-------+-------+--------+----------+-------+
only showing top 2 rows

数据过滤

>>>partsuppDF.filter("partkey=1").show()
+-------+-------+--------+----------+--------------------+
|partkey|suppkey|availqty|supplycost|                comment|
+-------+-------+--------+----------+--------------------+
|       1|       2|     3325|         772|, even theodolite...|
|       1| 125002|     8076|         993|ven ideas. quickl...|
|       1| 250002|     3956|         337|after the fluffil...|
|       1| 375002|     4069|         358|al, regular depen...|
+-------+-------+--------+----------+--------------------+

列操作

• 选择一列或多列：

>>>partsuppDF.select("partkey").show(2)
+-------+
|partkey|
+-------+
|       1|
|       1|
+-------+

• 添加或替换数据列：

>>>partsuppDF.withColumn('newkey', partsuppDF['partkey']*2)
DataFrame[partkey: int, suppkey: int, availqty: int, supplycost: decimal(10,0), comment: string, newkey: int]

拼接（join）

常见的并表场景包括想要将多个小表横向合并为大表，这时可以直接使用DataFrame.join对数据进行操作。比如，我们想要将lineitem表和之前导入的partsupp表通过“suppkey”字段进行并表：

>>>lineitemDF = spark.read.csv(path, schema=schema, sep='|')
>>>lineitemDF = lineitemDF.join(partsuppDF, ['suppkey'], 'outer')

聚合（aggregation）

并表后可以根据实际业务需求对字段进行聚合。PySpark可以先使用选定的字段生成pyspark.sql.GroupedData对象，再通过agg函数进行聚合。pyspark.sql.functions中包含了聚合操作常用的求和、求平均数等功能。示例代码如下：

>>>import pyspark.sql.functions as f
>>>lineitemDF.groupby('orderkey').agg(f.count('linenumber'), 
                                             f.sum('supplycost').alias('sumcost'), 
                                             f.sum('profit').alias('sumprofit'), 
                                             f.avg('quantity').alias('avgquantity'), 
                                             f.avg('discount').alias('avgdiscount'))

将结果写入到S3和Glue Catalog

如果在创建集群时Glue数据目录设置中勾选了“用于Spark表元数据”的选项，我们就可以在写入S3的同时将DataFrame的元数据写入Glue数据目录。

>>>customerDF.write.format('parquet').mode('overwrite').option('path', 's3://<YOUR BUCKET NAME>/<YOUR TABLE NAME>/').saveAsTable('<YOUR TABLE NAME>')

使用EMR步骤功能提交PySpark任务

准备工作

在接下来的步骤中，我们将提供一个名为pyspark_job.py的示例脚本。您也可以选择自行编写脚本进行实验。如果要使用提供的示例脚本，在提交任务之前，请先进行如下的准本工作：

• 在Glue中创建一个新的database

• 将脚本中的<YOUR GLUE DATABASE NAME> 替换为新创建的database名称，并将<YOUR TABLE NAME>替换为想要的输出表格名称

• 将脚本中的四处<YOUR BUCKET NAME>替换为之前存放数据文件的S3存储桶名称

• 修改完成后保存并将py脚本上传至S3

• 如果EMR默认角色没有足够的权限，可能会导致任务失败。这时可以在控制台中编辑EMR_EC2_DefaultRole并赋予其访问Glue的权限。生产环境中，请遵循权限最小化原则，这里为了简化实验步骤，可以直接添加AWS托管策略：AWSGlueServiceRole

• 如果您的账户之前在Glue尚未上线时使用了Amazon Athena数据目录，需要升级到Glue数据目录才能正常运行示例脚本。详细步骤可参照此链接

通过控制台添加步骤功能

EMR提供了步骤功能，可以直接运行存储在S3中的代码，而无需登录主节点进行Spark-submit。此功能可以支持提交.py文件。

要添加步骤，选择“集群”-“步骤”-“添加步骤”。

“应用程序位置”处请选择之前上传至S3的pyspark_job.py文件路径：

提交成功后可以在“步骤”菜单中可以看到当前步骤的状态和日志信息。

创建EMR一次性集群运行PySpark任务

通过控制台创建一次性集群

对于一些要求低成本的离线任务场景，可以借助步骤功能提交PySpark作业的工作流，并在工作流完成后自动关闭集群。离线任务可以利用S3和Glue数据目录存储计算结果和元数据，实现计算和存储分离。

要创建一次性集群，在“创建集群”-“软件与步骤”-“添加步骤”中勾选“最后的步骤完成后，集群自动终止”。

步骤完成后，我们可以在控制台中看到集群自动终止。

对并表后的数据进行查询

报表任务完成之后，可以在相应的Glue数据目录中看到新建的表，以及S3路径下新生成的数据文件：

常见的业务场景可能会要求对聚合后的数据表进行即席查询（ad-hoc query），即用户根据自己的需求随时调整查询条件。这种情景下使用Presto可以获得极佳的性能。Amazon Athena可以轻松实现交互式SQL查询的需求，无需预配置服务器，只需要在控制台中输入SQL语句就可以对之前存入Glue中的数据目录进行即时查询，查询所需时间可能低至数秒。

如果您之前使用了提供的示例脚本进行任务，可以使用Athena进行查询。比如，我们想要获取营收排名前十的客户名单，可以在Athena控制台中输入如下SQL语句：

SELECT custkey,name,totalrevenue FROM “tpch-data”.”customer” ORDER BY totalrevenue DESC limit 10;

结语

在此博客中，我们介绍了如何高效地利用Amazon EMR和PySpark编写和运行报表任务。参照博客中的操作进行实践后，您应该已经上手了EMR，并且能够通过PySpark编写自定义的业务逻辑。

要了解其他PySpark API功能，请参考PySpark文档。

要了解EMR，请参考Amazon EMR网页。
 
 

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