关于jupyter-notebook:如何基于Jupyter-notebook搭建Spark集群开发环境

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摘要： 本文介绍如何基于 Jupyter notebook 搭建 Spark 集群开发环境。

本文分享自华为云社区《基于 Jupyter Notebook 搭建 Spark 集群开发环境》，作者：apr 鹏鹏。

1、Sparkmagic： 它是一个在 Jupyter Notebook 中的通过 Livy 服务器 Spark REST 与近程 Spark 群集交互工作工具。Sparkmagic 我的项目包含一组以多种语言交互运行 Spark 代码的框架和一些内核，能够应用这些内核将 Jupyter Notebook 中的代码转换在 Spark 环境运行。

2、Livy： 它是一个基于 Spark 的开源 REST 服务，它可能通过 REST 的形式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到 Spark 集群中去执行。它提供了以下这些基本功能：提交 Scala、Python 或是 R 代码片段到远端的 Spark 集群上执行，提交 Java、Scala、Python 所编写的 Spark 作业到远端的 Spark 集群上执行和提交批处理利用在集群中运行

具备提供 Saprk 集群，本人能够搭建或者间接应用华为云上服务，如 MRS，并且在集群上装置 Spark 客户端。同节点（能够是 docker 容器或者虚拟机）装置 Jupyter Notebook 和 Livy，安装包的门路为：https://livy.incubator.apache…

批改 livy.conf 参考：https://enterprise-docs.anaco…
增加如下配置：

livy.spark.master = yarn
livy.spark.deploy-mode = cluster
livy.impersonation.enabled = false
livy.server.csrf-protection.enabled = false
livy.server.launch.kerberos.keytab=/opt/workspace/keytabs/user.keytab
livy.server.launch.kerberos.principal=miner
livy.superusers=miner

批改 livy-env.sh, 配置 SPARK_HOME、HADOOP_CONF_DIR 等环境变量

export JAVA_HOME=/opt/Bigdata/client/JDK/jdk
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/Bigdata/client/HDFS/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/opt/Bigdata/client/Spark2x/spark
export SPARK_CONF_DIR=/opt/Bigdata/client/Spark2x/spark/conf
export LIVY_LOG_DIR=/opt/workspace/apache-livy-0.7.0-incubating-bin/logs
export LIVY_PID_DIR=/opt/workspace/apache-livy-0.7.0-incubating-bin/pids
export LIVY_SERVER_JAVA_OPTS="-Djava.security.krb5.conf=/opt/Bigdata/client/KrbClient/kerberos/var/krb5kdc/krb5.conf -Dzookeeper.server.principal=zookeeper/hadoop.hadoop.com -Djava.security.auth.login.config=/opt/Bigdata/client/HDFS/hadoop/etc/hadoop/jaas.conf -Xmx128m"

启动 Livy：

./bin/livy-server start

Jupyter Notebook 是一个开源并且应用很宽泛我的项目，装置流程不在此赘述

sparkmagic 能够了解为在 Jupyter Notebook 中的一种 kernel，间接 pip install sparkmagic。留神装置前零碎必须具备 gcc python-dev libkrb5-dev 工具，如果没有，apt-get install 或者 yum install 装置。装置完当前会生成 $HOME/.sparkmagic/config.json 文件，此文件为 sparkmagic 的要害配置文件，兼容 spark 的配置。要害配置如图所示

其中 url 为 Livy 服务的 ip 和端口，反对 http 和 https 两种协定

PYTHON3_KERNEL_DIR=”$(jupyter kernelspec list | grep -w “python3″ | awk ‘{print $2}’)”
KERNELS_FOLDER=”$(dirname “${PYTHON3_KERNEL_DIR}”)”
SITE_PACKAGES=”$(pip show sparkmagic|grep -w “Location” | awk ‘{print $2}’)”
cp -r ${SITE_PACKAGES}/sparkmagic/kernels/pysparkkernel ${KERNELS_FOLDER}

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正文完