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在 Azure 机器学习中提交 Spark 作业

  • 项目

适用范围：Azure CLI ml 扩展 v2（最新版）Python SDK azure-ai-ml v2（最新版）

Azure 机器学习支持提交独立的机器学习作业，以及创建涉及多个机器学习工作流步骤的机器学习管道。 Azure 机器学习处理独立的 Spark 作业创建，以及可供 Azure 机器学习管道使用的可重用 Spark 组件的创建。 本文介绍如何使用以下方式提交 Spark 作业：

  • Azure 机器学习工作室 UI
  • Azure 机器学习 CLI
  • Azure 机器学习 SDK

有关 Azure 机器学习中 Apache Spark 概念的详细信息，请访问此资源。

先决条件

适用于：Azure CLI ml 扩展 v2（当前）

注意

  • 若要详细了解在使用 Azure 机器学习无服务器 Spark 计算和附加的 Synapse Spark 池时的资源访问，请参阅确保 Spark 作业的资源访问。
  • Azure 机器学习提供一个共享配额池，所有用户都可以从中访问计算配额来执行有限时间的测试。 使用无服务器 Spark 计算时，Azure 机器学习允许你短时间内访问此共享配额。

使用 CLI v2 附加用户分配的托管标识

  1. 创建 YAML 文件，该文件用于定义应附加到工作区的用户分配的托管标识：
    identity:
  type: system_assigned,user_assigned
  tenant_id: <TENANT_ID>
  user_assigned_identities:
    '/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/<AML_USER_MANAGED_ID>':
      {}
  2. 使用--file参数，使用az ml workspace update命令中的 YAML 文件以附加用户分配的托管标识：
    az ml workspace update --subscription <SUBSCRIPTION_ID> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --name <AML_WORKSPACE_NAME> --file <YAML_FILE_NAME>.yaml

使用 ARMClient 附加用户分配的托管标识

  1. 安装ARMClient，这是调用 Azure 资源管理器 API 的简单命令行工具。
  2. 创建 JSON 文件，该文件用于定义应附加到工作区的用户分配的托管标识：
    {
    "properties":{
    },
    "location": "<AZURE_REGION>",
    "identity":{
        "type":"SystemAssigned,UserAssigned",
        "userAssignedIdentities":{
            "/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.ManagedIdentity/userAssignedIdentities/<AML_USER_MANAGED_ID>": { }
        }
    }
}
  3. 若要将用户分配的托管标识附加到工作区，请在 PowerShell 提示符或命令提示符下执行以下命令。 
    armclient PATCH https://management.azure.com/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<AML_WORKSPACE_NAME>?api-version=2022-05-01 '@<JSON_FILE_NAME>.json'

注意

提交独立的 Spark 作业

在针对 Python 脚本参数化进行必要的更改后，可以使用通过交互式数据整理开发的 Python 脚本提交批处理作业，以处理更大量的数据。 可以将数据整理批处理作业作为独立的 Spark 作业提交。

Spark 作业需要采用参数的 Python 脚本。 可以修改最初通过交互式数据整理开发的 Python 代码，以开发该脚本。 此处显示了一个示例 Python 脚本。

# titanic.py
import argparse
from operator import add
import pyspark.pandas as pd
from pyspark.ml.feature import Imputer

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--titanic_data")
parser.add_argument("--wrangled_data")

args = parser.parse_args()
print(args.wrangled_data)
print(args.titanic_data)

df = pd.read_csv(args.titanic_data, index_col="PassengerId")
imputer = Imputer(inputCols=["Age"], outputCol="Age").setStrategy(
    "mean"
)  # Replace missing values in Age column with the mean value
df.fillna(
    value={"Cabin": "None"}, inplace=True
)  # Fill Cabin column with value "None" if missing
df.dropna(inplace=True)  # Drop the rows which still have any missing value
df.to_csv(args.wrangled_data, index_col="PassengerId")

注意

此 Python 代码示例使用 pyspark.pandas。 只有 Spark 运行时版本 3.2 或更高版本才支持此功能。

此脚本采用两个参数，分别传递输入数据和输出文件夹的路径：

  • --titanic_data
  • --wrangled_data

适用于：Azure CLI ml 扩展 v2（当前）

若要创建作业，可以将独立的 Spark 作业定义为 YAML 规范文件，该文件可以在带有 --file 参数的 az ml job create 命令中使用。 在 YAML 文件中定义这些属性：

Spark 作业规范中的 YAML 属性

  • type - 设置为 spark。

  • code - 定义包含此作业的源代码和脚本的文件夹的位置。

  • entry - 定义作业的入口点。 它应涵盖以下属性之一：

    • file - 定义用作作业入口点的 Python 脚本的名称。
    • class_name - 定义用作作业入口点的类的名称。

  • py_files - 定义要放置在 PYTHONPATH 中的 .zip、.egg 或 .py 文件的列表，以便成功执行作业。 此属性是可选的。

  • jars - 定义要包含在 Spark 驱动程序和执行程序 CLASSPATH 上的 .jar 文件列表，以便成功执行作业。 此属性是可选的。

  • files - 定义应复制到每个执行程序的工作目录的文件列表，以便成功执行作业。 此属性是可选的。

  • archives - 定义应提取到每个执行程序的工作目录中的存档列表，以便成功执行作业。 此属性是可选的。

  • conf - 定义以下 Spark 驱动程序和执行程序属性：

    • spark.driver.cores：Spark 驱动程序的核心数。
    • spark.driver.memory：为 Spark 驱动程序分配的内存，以千兆字节 (GB) 为单位。
    • spark.executor.cores：Spark 执行程序的核心数。
    • spark.executor.memory：Spark 执行程序的内存分配，以千兆字节 (GB) 为单位。
    • spark.dynamicAllocation.enabled - 是否应动态分配执行程序，作为 True 或 False 值。
    • 如果启用了执行程序的动态分配，请定义以下属性：
      • spark.dynamicAllocation.minExecutors - 用于动态分配的 Spark 执行程序实例的最小数目。
      • spark.dynamicAllocation.maxExecutors - 用于动态分配的 Spark 执行程序实例的最大数目。
    • 如果禁用了执行程序的动态分配，请定义此属性：
      • spark.executor.instances - Spark 执行程序实例的数目。

  • environment - 用于运行作业的 Azure 机器学习环境。

  • args - 应传递给作业入口点 Python 脚本的命令行参数。 有关示例，请查看此处提供的 YAML 规范文件。

  • resources - 此属性定义 Azure 机器学习无服务器 Spark 计算要使用的资源。 它使用以下属性：

    • instance_type - 要用于 Spark 池的计算实例类型。 目前支持以下实例类型：
      • standard_e4s_v3
      • standard_e8s_v3
      • standard_e16s_v3
      • standard_e32s_v3
      • standard_e64s_v3
    • runtime_version - 定义 Spark 运行时版本。 当前支持以下 Spark 运行时版本：
      • 3.3
      • 3.4

        重要

        适用于 Apache Spark 的 Azure Synapse 运行时：公告

        • 适用于 Apache Spark 3.3 的 Azure Synapse 运行时：
          • EOLA 公告日期：2024 年 7 月 12 日
          • 支持终止日期：2025 年 3 月 31 日。 在此日期之后，将会禁用运行时。
        • 为了获取持续支持和最佳性能，建议迁移到 Apache Sark 3.4。

    这是一个示例 YAML 文件：

    resources:
  instance_type: standard_e8s_v3
  runtime_version: "3.4"

  • compute - 此属性定义附加的 Synapse Spark 池的名称，如本例所示：

    compute: mysparkpool

  • inputs - 此属性定义 Spark 作业的输入。 Spark 作业的输入可以是文本值，也可以是存储在文件或文件夹中的数据。

    • 文本值可以是数字、布尔值或字符串。 下面显示了一些示例：
      inputs:
  sampling_rate: 0.02 # a number
  hello_number: 42 # an integer
  hello_string: "Hello world" # a string
  hello_boolean: True # a boolean value
    • 应使用以下属性定义存储在文件或文件夹中的数据 ：
      • type - 对于包含在文件或文件夹中的输入数据，将此属性分别设置为 uri_file 或 uri_folder。
      • path - 输入数据的 URI，例如 azureml://、abfss:// 或 wasbs://。
      • mode - 将此属性设置为 direct。 此示例显示了作业输入的定义，可称为$${inputs.titanic_data}}：
        inputs:
  titanic_data:
    type: uri_file
    path: azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/titanic.csv
    mode: direct

  • outputs - 此属性定义 Spark 作业输出。 Spark 作业的输出可以写入文件或文件夹位置，这是使用以下三个属性定义的：

    • type - 可以将此属性设置为 uri_file 或 uri_folder，以分别将输出数据写入文件或文件夹。
    • path - 此属性定义输出位置 URI，例如 azureml://、abfss:// 或 wasbs://。
    • mode - 将此属性设置为 direct。 此示例显示作业输出的定义，可以将其称为 ${{outputs.wrangled_data}}：
      outputs:
  wrangled_data:
    type: uri_folder
    path: azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/wrangled/
    mode: direct

  • identity - 此可选属性定义用于提交此作业的标识。 它可以有 user_identity 和 managed 值。 如果 YAML 规范未定义标识，则 Spark 作业将使用默认标识。

独立 Spark 作业

此示例 YAML 规范显示了一个独立的 Spark 作业。 它使用 Azure 机器学习无服务器 Spark 计算：

$schema: http://azureml/sdk-2-0/SparkJob.json
type: spark

code: ./ 
entry:
  file: titanic.py

conf:
  spark.driver.cores: 1
  spark.driver.memory: 2g
  spark.executor.cores: 2
  spark.executor.memory: 2g
  spark.executor.instances: 2

inputs:
  titanic_data:
    type: uri_file
    path: azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/titanic.csv
    mode: direct

outputs:
  wrangled_data:
    type: uri_folder
    path: azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/wrangled/
    mode: direct

args: >-
  --titanic_data ${{inputs.titanic_data}}
  --wrangled_data ${{outputs.wrangled_data}}

identity:
  type: user_identity

resources:
  instance_type: standard_e4s_v3
  runtime_version: "3.4"

注意

若要使用附加的 Synapse Spark 池，请在上面所示的示例 YAML 规范文件中定义 compute 属性，而不是 resources 属性。

如下所示，可以在带有 --file 参数的 az ml job create 命令中使用上面显示的 YAML 文件，以创建独立的 Spark 作业：

az ml job create --file <YAML_SPECIFICATION_FILE_NAME>.yaml --subscription <SUBSCRIPTION_ID> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --workspace-name <AML_WORKSPACE_NAME>

可从以下位置执行上述命令：

管道作业中的 Spark 组件

使用 Spark 组件可在多个 Azure 机器学习管道中灵活地使用同一组件作为管道步骤。

适用于：Azure CLI ml 扩展 v2（当前）

Spark 组件的 YAML 语法在大多数方面类似于 Spark 作业规范的 YAML 语法。 这些属性在 Spark 组件 YAML 规范中的定义不同：

  • name - Spark 组件的名称。

  • version - Spark 组件的版本。

  • display_name - 要显示在 UI 和其他位置的 Spark 组件的名称。

  • description - Spark 组件的说明。

  • inputs - 此属性类似于 Spark 作业规范的 YAML 语法中描述的 inputs 属性，只是它不定义 path 属性。 以下代码片段显示了 Spark 组件 inputs 属性的示例：

    inputs:
  titanic_data:
    type: uri_file
    mode: direct

  • outputs - 此属性类似于 Spark 作业规范的 YAML 语法中描述的 outputs 属性，只是它不定义 path 属性。 以下代码片段显示了 Spark 组件 outputs 属性的示例：

    outputs:
  wrangled_data:
    type: uri_folder
    mode: direct

注意

Spark 组件不定义 identity、compute 或 resources 属性。 管道 YAML 规范文件定义这些属性。

此 YAML 规范文件提供 Spark 组件的示例：

$schema: http://azureml/sdk-2-0/SparkComponent.json
name: titanic_spark_component
type: spark
version: 1
display_name: Titanic-Spark-Component
description: Spark component for Titanic data

code: ./src
entry:
  file: titanic.py

inputs:
  titanic_data:
    type: uri_file
    mode: direct

outputs:
  wrangled_data:
    type: uri_folder
    mode: direct

args: >-
  --titanic_data ${{inputs.titanic_data}}
  --wrangled_data ${{outputs.wrangled_data}}

conf:
  spark.driver.cores: 1
  spark.driver.memory: 2g
  spark.executor.cores: 2
  spark.executor.memory: 2g
  spark.dynamicAllocation.enabled: True
  spark.dynamicAllocation.minExecutors: 1
  spark.dynamicAllocation.maxExecutors: 4

可以在 Azure 机器学习管道作业中使用在上述 YAML 规范文件中定义的 Spark 组件。 请访问管道作业 YAML 架构资源，以详细了解定义管道作业的 YAML 语法。 此示例显示了管道作业的 YAML 规范文件，其中包含 Spark 组件和 Azure 机器学习无服务器 Spark 计算：

$schema: http://azureml/sdk-2-0/PipelineJob.json
type: pipeline
display_name: Titanic-Spark-CLI-Pipeline
description: Spark component for Titanic data in Pipeline

jobs:
  spark_job:
    type: spark
    component: ./spark-job-component.yaml
    inputs:
      titanic_data: 
        type: uri_file
        path: azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/titanic.csv
        mode: direct

    outputs:
      wrangled_data:
        type: uri_folder
        path: azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/data/wrangled/
        mode: direct

    identity:
      type: managed

    resources:
      instance_type: standard_e8s_v3
      runtime_version: "3.4"

注意

若要使用附加的 Synapse Spark 池，请在上面所示的示例 YAML 规范文件中定义 compute 属性，而不是 resources 属性。

如下所示，可以在带有 --file 参数的 az ml job create 命令中使用上述 YAML 规范文件，以创建管道作业：

az ml job create --file <YAML_SPECIFICATION_FILE_NAME>.yaml --subscription <SUBSCRIPTION_ID> --resource-group <RESOURCE_GROUP> --workspace-name <AML_WORKSPACE_NAME>

可从以下位置执行上述命令：

排查 Spark 作业问题

若要排查 Spark 作业问题，可以在 Azure 机器学习工作室中访问为该作业生成的日志。 若要查看 Spark 作业的日志，请执行以下操作：

  1. 导航到 Azure 机器学习工作室 UI 左侧面板中的“作业”
  2. 选择“所有作业”选项卡
  3. 选择作业的“显示名称”值
  4. 在作业详细信息页上，选择“输出 + 日志”选项卡
  5. 在文件资源管理器中，展开 logs 文件夹，然后展开 azureml 文件夹
  6. 访问 driver 和 library manager 文件夹中的 Spark 作业日志

注意

若要对在笔记本会话中交互式数据整理期间创建的 Spark 作业进行故障排除，请选择笔记本 UI 右上角附近的“作业详细信息”。 交互式笔记本会话中的 Spark 作业是在试验名称 notebook-runs 下创建的。

后续步骤