使用 Spark-Submit 在 kubernetes 上安装 PySpark 软件包：找不到常春藤缓存文件错误

问题描述

我整天都在和它斗争。我能够安装和使用带有 spark shell 或连接的 Jupiter 笔记本的包（graphframes），但我想通过 spark-submit 将其移动到基于 kubernetes 的 spark 环境。我的spark 版本：3.0.1 我从 spark-packages 下载了最后一个可用的 .jar 文件（graphframes-0.8.1-spark3.0-s_2.12.jar）并将其放入 jars 文件夹。我使用标准 spark docker 文件的变体来构建我的图像。我的 spark-submit 命令看起来像：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--master k8s://https://kubernetes.docker.internal:6443 \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executor.instances=$2 \
--conf spark.kubernetes.container.image=myimage.io/repositorypath \
--packages graphframes:graphframes:0.8.1-spark3.0-s_2.12 \
--jars "local:///opt/spark/jars/graphframes-0.8.1-spark3.0-s_2.12.jar" \
path/to/my/script/script.py

但它以错误结束：

Ivy Default Cache set to: /opt/spark/.ivy2/cache
The jars for the packages stored in: /opt/spark/.ivy2/jars
:: loading settings :: url = jar:file:/opt/spark/jars/ivy-2.4.0.jar!/org/apache/ivy/core/settings/ivysettings.xml
graphframes#graphframes added as a dependency
:: resolving dependencies :: org.apache.spark#spark-submit-parent-e833e157-44f5-4055-81a4-3ab524176ef5;1.0
    confs: [default]
Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: /opt/spark/.ivy2/cache/resolved-org.apache.spark-spark-submit-parent-e833e157-44f5-4055-81a4-3ab524176ef5-1.0.xml (No such file or directory)

以下是我针对此案例的日志：

(base) konstantinigin@Konstantins-MBP spark-3.0.1-bin-hadoop3.2 % kubectl logs scalableapp-py-7669dd784bd59f67-driver
++ id -u
+ myuid=185
++ id -g
+ mygid=0
+ set +e
++ getent passwd 185
+ uidentry=
+ set -e
+ '[' -z '' ']'
+ '[' -w /etc/passwd ']'
+ echo '185:x:185:0:anonymous uid:/opt/spark:/bin/false'
+ SPARK_CLAsspATH=':/opt/spark/jars/*'
+ env
+ sort -t_ -k4 -n
+ grep SPARK_JAVA_OPT_
+ sed 's/[^=]*=\(.*\)/\1/g'
+ readarray -t SPARK_EXECUTOR_JAVA_OPTS
+ '[' -n '' ']'
+ '[' 3 == 2 ']'
+ '[' 3 == 3 ']'
++ python3 -V
+ pyv3='Python 3.7.3'
+ export PYTHON_VERSION=3.7.3
+ PYTHON_VERSION=3.7.3
+ export PYSPARK_PYTHON=python3
+ PYSPARK_PYTHON=python3
+ export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=python3
+ PYSPARK_DRIVER_PYTHON=python3
+ '[' -n '' ']'
+ '[' -z ']'
+ case "$1" in
+ shift 1
+ CMD=("$SPARK_HOME/bin/spark-submit" --conf "spark.driver.bindAddress=$SPARK_DRIVER_BIND_ADDRESS" --deploy-mode client "$@")
+ exec /usr/bin/tini -s -- /opt/spark/bin/spark-submit --conf spark.driver.bindAddress=10.1.2.145 --deploy-mode client --properties-file /opt/spark/conf/spark.properties --class org.apache.spark.deploy.PythonRunner local:///opt/spark/data/scalableApp.py --number_of_executors 2 --dataset USAir --links 100
Ivy Default Cache set to: /opt/spark/.ivy2/cache
The jars for the packages stored in: /opt/spark/.ivy2/jars
:: loading settings :: url = jar:file:/opt/spark/jars/ivy-2.4.0.jar!/org/apache/ivy/core/settings/ivysettings.xml
graphframes#graphframes added as a dependency
:: resolving dependencies :: org.apache.spark#spark-submit-parent-e833e157-44f5-4055-81a4-3ab524176ef5;1.0
    confs: [default]
Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException: /opt/spark/.ivy2/cache/resolved-org.apache.spark-spark-submit-parent-e833e157-44f5-4055-81a4-3ab524176ef5-1.0.xml (No such file or directory)
    at java.io.FileOutputStream.open0(Native Method)
    at java.io.FileOutputStream.open(FileOutputStream.java:270)
    at java.io.FileOutputStream.<init>(FileOutputStream.java:213)
    at java.io.FileOutputStream.<init>(FileOutputStream.java:162)
    at org.apache.ivy.plugins.parser.xml.XmlModuleDescriptorWriter.write(XmlModuleDescriptorWriter.java:70)
    at org.apache.ivy.plugins.parser.xml.XmlModuleDescriptorWriter.write(XmlModuleDescriptorWriter.java:62)
    at org.apache.ivy.core.module.descriptor.DefaultModuleDescriptor.toIvyFile(DefaultModuleDescriptor.java:563)
    at org.apache.ivy.core.cache.DefaultResolutionCacheManager.saveResolvedModuleDescriptor(DefaultResolutionCacheManager.java:176)
    at org.apache.ivy.core.resolve.ResolveEngine.resolve(ResolveEngine.java:245)
    at org.apache.ivy.Ivy.resolve(Ivy.java:523)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmitUtils$.resolveMavenCoordinates(SparkSubmit.scala:1387)
    at org.apache.spark.deploy.DependencyUtils$.resolveMavendependencies(DependencyUtils.scala:54)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.prepareSubmitEnvironment(SparkSubmit.scala:308)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:871)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.submit(SparkSubmit.scala:203)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doSubmit(SparkSubmit.scala:90)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:1007)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:1016)
    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

有人有什么熟悉的东西吗？也许你知道我在这里做错了什么？

解决方法

好的，我解决了我的问题。不确定它是否适用于其他软件包，但它可以让我在提到的设置中运行图形框架：

从 spark-packages 下载最新的 .jar 文件
删除其名称的版本部分，仅保留包名称。就我而言，它是：

mv ./graphframes-0.8.1-spark3.0-s_2.12.jar ./graphframes.jar

使用 jar 命令解压：

# Extract jar contents
jar xf graphframes.jar

现在是第一点。我把我使用的所有包都放在一个依赖文件夹中，然后我以压缩形式提交给 kubernetes。这个文件夹背后的逻辑在我的另一个问题中得到了解释，我再次回答了自己。 See here。现在，我使用 jar 命令将上一步中提取的内容中的 graphframes 文件夹复制到我的依赖项文件夹中： 4.将graphframes文件夹从之前提取的内容复制到你的依赖文件夹

cp -r ./graphframes $SPARK_HOME/path/to/your/dependencies

将原始 .jar 文件添加到 $SPARK_HOME 内的 jars 文件夹
在 spark-submit 命令中包含 --jars，指向新的 .jar 文件：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
--master k8s://https://kubernetes.docker.internal:6443 \
--deploy-mode cluster \
--conf spark.executor.instances=$2 \
--conf spark.kubernetes.container.image=docker.io/path/to/your/image \
--jars "local:///opt/spark/jars/graphframes.jar" \ ...

包括您的依赖项 as described here

我现在很着急，但在不久的将来我会编辑这篇文章，添加一个链接到一篇关于在 py-spark 中处理依赖项的中篇短文。 希望它会成功对某人有用:)

这似乎是一个正在解决的已知火花问题

https://github.com/apache/spark/pull/32397

我设法解决了一个类似的问题，我无法使用 --package 标志下载 hadoop-azure jar。这绝对是一种解决方法，但确实有效。

我修改了 PySpark Docker 容器，将入口点更改为：

ENTRYPOINT [ "/opt/entrypoint.sh" ]

现在我可以在不立即退出的情况下运行容器：

docker run -td <docker_image_id>

并且可以通过 ssh 进入：

docker exec -it <docker_container_id> /bin/bash

此时我可以使用 --package 标志在容器内提交 spark 作业：

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --master local[*] \
  --deploy-mode client \
  --name spark-python \
  --packages org.apache.hadoop:hadoop-azure:3.2.0 \
  --conf spark.hadoop.fs.azure.account.auth.type.user.dfs.core.windows.net=SharedKey \
  --conf spark.hadoop.fs.azure.account.key.user.dfs.core.windows.net=xxx \
  --files "abfss://data@user.dfs.core.windows.net/config.yml" \
  --py-files "abfss://data@user.dfs.core.windows.net/jobs.zip" \
  "abfss://data@user.dfs.core.windows.net/main.py"

然后 Spark 下载所需的依赖项并将它们保存在容器中的 /root/.ivy2 下并成功执行作业。

我将整个文件夹从容器复制到主机上：

sudo docker cp <docker_container_id>:/root/.ivy2/ /opt/spark/.ivy2/

并再次修改Dockerfile，将文件夹复制到镜像中：

COPY .ivy2 /root/.ivy2

最后，我可以使用这个新构建的镜像将作业提交给 Kubernetes，一切都按预期运行。

apache-spark graphframes ivy ivy pyspark pyspark spark-submit