Spark On YARN时指定Python版本

坑很多，直接上兼容性最佳的命令，将python包上传到hdfs或者file:/home/xx/(此处无多余的/)

# client 模式
$SPARK_HOME/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--num-executors 2 \
--conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径>/Python包名字.tgz#Python别名" \
--conf "spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./Python别名/bin/python" \
本地python路径比如Hello.py# cluster 模式
$SPARK_HOME/spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors 2 \
--conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径>/Python包名字.tgz#Python别名" \
--conf "spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./Python别名/bin/python" \
本地python路径比如Hello.py

具体细节

关于 Python包

• 打包可以参考 https://www.jianshu.com/p/d77e16008957，https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/114648247 非官方的python，比如anaconda的python可能会有坑，所以最好先用官方版本进行测试

• 此处使用官方2.7.9打包了一个 myPython.tgz

  • 这个文件解压 后是 ./bin 、lib、share等文件夹

  • python指令在./bin录下，dddd（懂的都懂）

  • myPython.tgz可以上传到hdfs也可以放在服务器本地

• 然后用 archives参数指向myPython.tgz，以下2种都可以

  • --conf "spark.yarn.dist.archives=<Python包路径>/Python包名字.tgz#Python别名"
  • --archives "<Python包路径>/Python包名字.tgz#Python别名"

• #Python别名是必须的，比如是#py279，则YARN会把压缩文件解压到py279文件夹中，后续就可以直接使用./py279/bin/python 来指向 运行时的python了

• myPython.tgz的存放位置

  • hdfs时基本没有坑，比如是 hdfs://aaa:port/home/xxx/yy/myPython.tgz
    • 则上述archive参数为 --archives hdfs://aaa:port/home/xxx/yy/myPython.tgz#py279
  • 存在本地时，有坑，比如是 在 /home/haha/myPython.tgz
    • 则上述archive参数为--archives file:/home/haha/myPython.tgz#py279，此处并不是file:///home/hahaxxx (即正确的形式并没有多余的/)

至此，python包已经放好了，也重命名了，比如是存到了hdfs：

--archives "hdfs://aaa:port/home/xxx/yy/myPython.tgz#py279"

然后就需要 driver和executor把python指向上述 python，即py279

关于Driver、Executor指向python

指定Python版本主要有两组参数：小写字母and大写字母；两组参数在使用的时候，根据client模式和cluster模式的不同，会有区别，经过测试，建议使用大写字母

• 小写字母：兼容性较差
  • spark.pyspark.driver.python
  • spark.pyspark.python
• 大写字母：兼容性较好
  • spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_DRIVER_PYTHON
  • spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON

具体测试结果如下

关于表格中“指本地”、“指集群”、“有无driver路径”的理解，首先简单介绍一下client与cluser模式的区别，这更容易理解。直观的讲：

client模式时，Driver在当前服务器，Executor在集群中，所以Driver的python版本可以指向本地服务器的地址，

而Executor使用的python必须要由上面的参数提交后由YARN发布到各个Executor所在的节点。

cluster模式时，Driver和Executor都在集群中，所以Driver的python也要由YARN通过刚刚的路径提供。

因此，

测试1：client，小写， 有driver路径， 【成功】

$SPARK_HOME/bin/sbmit client \ 其他参数
--archives "hdfs://aaa:port/home/xxx/yy/myPython.tgz#py279" \
--conf "spark.pyspark.driver.python=客户端本地路径如/home/localPython/bin/python" \
--conf "spark.pyspark.python=必须是 ./py279/bin/python" \
本地python路径比如Hello.py

测试2：client， 小写，无driver路径， 【失败 】

$SPARK_HOME/bin/sbmit client \ 其他参数
--archives "hdfs://aaa:port/home/xxx/yy/myPython.tgz#py279" \
--conf "spark.pyspark.python=必须是 ./py279/bin/python" \ # driver的路径已经删了
本地python路径比如Hello.py

测试3：cluster， 小写，指本地，有driver路径， 【失败 】

$SPARK_HOME/bin/sbmit cluster \ 其他参数
--archives "hdfs://aaa:port/home/xxx/yy/myPython.tgz#py279" \
--conf "spark.pyspark.driver.python=客户端本地路径如/home/localPython/bin/python" \
--conf "spark.pyspark.python=必须是 ./py279/bin/python" \
本地python路径比如Hello.py

测试4：cluster， 小写，指集群，有driver路径， 【成功 】

$SPARK_HOME/bin/sbmit cluster \ 其他参数
--archives "hdfs://aaa:port/home/xxx/yy/myPython.tgz#py279" \
--conf "spark.pyspark.driver.python=./py279/bin/python"\ #driver指向了与executor相同python
--conf "spark.pyspark.python=必须是 ./py279/bin/python" \
本地python路径比如Hello.py

大写字母的 spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON同理，

所以，测试之后，最简单的方案就是文章开头的方案。

如果参数使用不合理，或者打包的python包有问题（比如anaconda的），会报错误如下：

Caused by: java.io.IOException: Cannot run program "/xxxx/xxx/py279/myPy279/bin/python": error=13, Permission deniedLast 4096 bytes of stderr :
eason: User class threw exception: java.io.IOException: Cannot run program "/xxxx/xxx/py279/myPy279/bin/python": error=13, Permission deniedException in thread "main" java.io.IOException: Cannot run program "/xxxx/xxx/py279/myPy279/bin/python": error=2, No such file or directory

不是找不到python路径就是权限不够