【问题标题】:Dataproc: Jupyter pyspark notebook unable to import graphframes packageDataproc:Jupyter pyspark notebook 无法导入 graphframes 包
【发布时间】:2016-11-30 17:35:55
【问题描述】:

在 Dataproc spark 集群中,graphframe 包在 spark-shell 中可用,但在 jupyter pyspark notebook 中不可用。

Pyspark 内核配置:

PACKAGES_ARG='--packages graphframes:graphframes:0.2.0-spark2.0-s_2.11'

以下是初始化集群的cmd:

gcloud dataproc clusters create my-dataproc-cluster --properties spark.jars.packages=com.databricks:graphframes:graphframes:0.2.0-spark2.0-s_2.11 --metadata "JUPYTER_PORT=8124,INIT_ACTIONS_REPO=https://github.com/{xyz}/dataproc-initialization-actions.git" --initialization-actions  gs://dataproc-initialization-actions/jupyter/jupyter.sh --num-workers 2 --properties spark:spark.executorEnv.PYTHONHASHSEED=0,spark:spark.yarn.am.memory=1024m     --worker-machine-type=n1-standard-4  --master-machine-type=n1-standard-4

【问题讨论】:

    标签: pyspark jupyter google-cloud-dataproc graphframes


    【解决方案1】:

    这是 Spark Shells 和 YARN 的一个老错误,我认为已在 SPARK-15782 中修复,但显然这个案例被遗漏了。

    建议的解决方法是添加

    import os
    sc.addPyFile(os.path.expanduser('~/.ivy2/jars/graphframes_graphframes-0.2.0-spark2.0-s_2.11.jar'))
    

    在导入之前。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      我找到了另一种添加适用于 Jupyter notebook 的包的方法:

      spark = SparkSession.builder \
      .appName("Python Spark SQL") \    \
      .config("spark.jars.packages", "graphframes:graphframes:0.5.0-spark2.1-s_2.11") \
      .getOrCreate()
      

      【讨论】:

        【解决方案3】:

        如果您可以使用 EMR 笔记本,那么您可以在笔记本中使用 install_pypi_package() API 安装其他 Python 库/依赖项。这些依赖项(包括传递依赖项,如果有的话)将安装在所有执行器节点上。

        更多详情:https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-managed-notebooks-scoped-libraries.html

        【讨论】:

          【解决方案4】:

          最简单的方法是使用 pyspark 启动 jupyter,而 graphframes 是从 pyspark 启动 jupyter 并附加附加包

          只需打开终端并设置两个环境变量,然后使用 graphframes 包启动 pyspark

          export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
          export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS=notebook
          pyspark --packages graphframes:graphframes:0.6.0-spark2.3-s_2.11
          
          

          这样做的好处还在于,如果您以后想通过spark-submit 运行您的代码,您可以使用相同的启动命令

          【讨论】:

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