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Uso de la API de REST de Apache Spark para enviar trabajos remotos a un clúster Spark de HDInsight

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Obtenga información sobre cómo usar Apache Livy, la API REST de Apache Spark, que se usa para enviar trabajos remotos a un clúster de Azure HDInsight Spark. Para ver documentación detallada, vea Apache Livy.

Puede usar Livy para ejecutar shells de Spark interactivos o enviar trabajos por lotes que se ejecutarán en Spark. Este artículo trata acerca de cómo utilizar Livy para enviar trabajos por lotes. Los fragmentos de código de este artículo usan cURL para realizar llamadas de la API de REST al punto de conexión de Livy Spark.

Prerequisites

Un clúster de Apache Spark en HDInsight. Para obtener instrucciones, vea Creación de clústeres Apache Spark en HDInsight de Azure.

Envío de un trabajo por lotes de Apache Livy Spark

Antes de enviar un trabajo por lotes, debe cargar el archivo jar de aplicación en el almacenamiento del clúster asociado al clúster. Puede usar AzCopy, una utilidad de línea de comandos, para hacerlo. Hay muchos otros clientes que se pueden usar para cargar datos. Puede encontrar más información al respecto en Carga de datos para trabajos de Apache Hadoop en HDInsight.

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"

Ejemplos

  • Si el archivo jar se encuentra en el almacenamiento de clúster (WASBS)

    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"

  • Si quiere pasar el nombre del archivo jar y el nombre de clase como parte de un archivo de entrada (en este ejemplo, input.txt)

    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"

Obtención de información sobre los lotes de Livy Spark que se ejecutan en el clúster

Sintaxis:

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

Ejemplos

  • Si desea recuperar todos los lotes de Livy Spark que se ejecutan en el clúster:

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

  • Si desea recuperar un lote específico con un determinado identificador de lote

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

Eliminación de un trabajo por lotes de Livy Spark

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

Ejemplo

Eliminación de un trabajo por lotes con el identificador de lote 5.

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

Livy Spark y alta disponibilidad

Livy proporciona alta disponibilidad para los trabajos de Spark que se ejecuten en el clúster. Estos son algunos ejemplos.

  • Si el servicio Livy deja de funcionar después de haber enviado un trabajo de forma remota a un clúster Spark, dicho trabajo continúa ejecutándose en segundo plano. Cuando se restablece el funcionamiento de Livy, restaura el estado del trabajo e informa de ello.
  • Los cuadernos de Jupyter Notebook para HDInsight cuentan con la tecnología de Livy en el back-end. Si un cuaderno ejecuta un trabajo de Spark y se reinicia el servicio Livy, el cuaderno sigue ejecutando las celdas de código.

Mostrar un ejemplo

En esta sección se verán ejemplos de uso de Livy Spark para enviar un trabajo por lotes, supervisar el progreso del trabajo y después eliminarlo. La aplicación que se usa en este ejemplo es la que se desarrolla en el artículo Creación de una aplicación de Scala independiente para ejecutarla en el clúster HDInsight Spark. En los pasos siguientes se da por hecho que:

  • Ya ha copiado el archivo JAR de la aplicación en la cuenta de almacenamiento asociada con el clúster.
  • Tiene CuRL instalado en el equipo donde intenta seguir estos pasos.

Lleve a cabo los siguiente pasos:

  1. Para facilitar su uso, establezca variables de entorno. Este ejemplo se basa en un entorno de Windows, revise las variables según sea necesario para su entorno. Reemplace CLUSTERNAME y PASSWORD por los valores adecuados.

    set clustername=CLUSTERNAME
set password=PASSWORD

  2. Compruebe primero que Livy Spark se está ejecutando en el clúster. Podemos hacerlo mediante la obtención de una lista de lotes en ejecución. Si es la primera vez que ejecuta un trabajo con Livy, la salida debe devolver cero.

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

    Debería obtener una salida similar al siguiente fragmento de código:

    < 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

    Observe que la última línea de la salida indica total: 0, lo que sugiere que no hay lotes en ejecución.

  3. Ahora vamos a enviar un trabajo por lotes. El fragmento de código siguiente usa un archivo de entrada (input.txt) para pasar el nombre del archivo jar y el nombre de clase como parámetros. Si ejecuta estos pasos desde un equipo Windows, el enfoque recomendado es usar un archivo de entrada.

    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"

    A continuación se definen los parámetros del archivo input.txt :

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

    Debería ver una salida similar al siguiente fragmento de código:

    < 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

    Observe que la última línea del resultado indica state:starting. También indica id:0. Aquí, 0 es el identificador de lote.

  4. Ahora puede recuperar el estado de este lote concreto con el identificador de lote.

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

    Debería ver una salida similar al siguiente fragmento de código:

    < 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

    La salida muestra ahora state:success, lo que sugiere que el trabajo se ha completado correctamente.

  5. Si lo desea, ahora puede eliminar el lote.

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

    Debería ver una salida similar al siguiente fragmento de código:

    < 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

    La última línea de la salida indica que el lote se ha eliminado correctamente. Al eliminar un trabajo mientras se está ejecutando también se termina. Si elimina un trabajo que se ha completado correctamente o incorrectamente, elimina la información del trabajo por completo.

Actualizaciones de configuración de Livy, a partir de la versión 3.5 de HDInsight

Los clústeres de HDInsight 3.5 y versiones posteriores, de forma predeterminada, deshabilitan el uso de rutas de acceso a archivos locales para el acceso a archivos de datos de ejemplo o archivos jar. Le recomendamos que use la ruta de acceso wasbs:// en su lugar para tener acceso a archivos jar o archivos de datos de ejemplo desde el clúster.

Envío de trabajos de Livy para un clúster en una red virtual de Azure

Si se conecta a un clúster de HDInsight Spark desde una instancia de Azure Virtual Network, puede conectarse directamente a Livy en el clúster. En tal caso, la dirección URL del punto de conexión de Livy es http://<IP address of the headnode>:8998/batches. Aquí, 8998 es el puerto en el que se ejecuta Livy en el nodo principal del clúster. Para más información sobre el acceso a los servicios en puertos no públicos, vea Puertos utilizados por los servicios Apache Hadoop en HDInsight.

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