[K8S-SPARK 2부] Spark on K8S 환경에서 custom pyspark 스크립트 실행하기

NewNewDaddy·2023년 12월 23일

NKS Naver Cloud Platform docker kubernetes spark 네이버 클라우드 플랫폼 도커 쿠버네티스

SPARK

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Spark-on-K8S 시리즈 목차

0. INTRO

1편 (spark-on-k8s-operator를 통한 쿠버네티스에서 Spark Job 실행 환경 만들기) 에서 이어지는 글입니다.
이번 글에서는 실행하고자 하는 Custom한 spark 스크립트를 Image에 함께 포함시켜 새로운 Docker Image를 만들어 Spark Operator를 통해 해당 스크립트를 실행해보는 과정을 다뤄볼 것이다. 즉, 원래 사용된 apache/spark 이미지 내에 존재하는 기본 실행파일이 아닌, 내가 원하는 pyspark 스크립트가 Kubernetes Native 하게 실행될 수 있도록 하는 것이다.

1. 베이스로 사용될 Dockerfile 고르기

Spark Operator로 작업을 실행할 때 driver와 executor의 Docker Image는 apache/spark 이미지를 사용하였다. 따라서 커스텀할 Docker Image도 해당 이미지와 동일한 것으로 선택했다. 글을 작성하는 2023년 12월 23일 현재, apache/spark:latest는 spark 3.5.0 버전을 사용하고 있다. 이미지의 공식 Dockerfile은 아래 github 링크에서 버전별로 확인이 가능하다.
- apache/spark Official Dockerfile -> apache/spark-docker
- 사용할 Dockerfile -> apache/spark 3.5.0 version Dockerfile(scala2.12-java11-python3-ubuntu)
```
FROM spark:3.5.0-scala2.12-java11-ubuntu

USER root

RUN set -ex; \
    apt-get update; \
    apt-get install -y python3 python3-pip; \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

USER spark
```

2. Docker Image 커스텀하기

위에서 고른 apache/spark:latest Dockerfile을 커스텀하여 새로 생성될 이미지 내에 내가 실행하려고 하는 Spark 스크립트와 csv dataset 등 필요한 파일들을 넣어줄 것이다.
커스텀한 내용은 아래와 같다.
1. /workspace/pyspark 경로 아래에 spark 스크립트 (pyspark.py)와 해당 스크립트에서 읽어들일 샘플 dataset (names.csv) 파일을 넣어준다.
2. requirements.txt에 명시된 python 라이브러리들을 설치해준다.

디렉토리 구성도

custom_image/
      ├── Dockerfile
      ├── names.csv
      ├── read-dataset.py
      └── requirements.txt

Dockerfile


FROM spark:3.4.1-scala2.12-java11-python3-ubuntu

USER root

WORKDIR /workspace/pyspark

COPY . /workspace/pyspark

RUN set -ex; \
    apt-get update; \
    apt-get install -y python3 python3-pip; \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt

USER spark

read-dataset.py

동일 경로상에 있는 csv 파일을 pandas와 spark로 각각 읽어들인 후 dataframe의 row 10개를 출력하는 간단한 함수를 작성한다.


from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import os

spark = SparkSession.builder \
        .master("local") \
        .appName("newnewdaddy") \
        .getOrCreate()

# csv dataset 경로
data_path = os.path.join(os.getcwd(), 'names.csv')

print("="*100)
print("FILES IN THIS DIRECTORY")
print(os.listdir(os.getcwd()))
print("="*100)

# 1. pandas dataframe 생성 및 출력
pdf = pd.read_csv(data_path)
print("="*100)
print("PANDAS DATAFRAME")
print(pdf.head(10))
print("="*100)

# 2. spark dataframe 생성 및 출력
sdf = spark.read.csv(data_path, header=True)
print("="*100)
print("SPARK DATAFRAME")
print(sdf.show(10))
print("="*100)

Docker Build 진행

# Dockerhub Push를 위해 'hyunsoolee0506/spark:3.5.0-v0.1' 이름으로 image를 생성해준다.

	> docker build -t hyunsoolee0506/spark:3.5.0-v0.1 .
  
# Dockerhub에 Push 해준다.

	> docker push hyunsoolee0506/spark:3.5.0-v0.1

3. Custom Docker Image를 사용하여 Spark Job 실행

Dockerhub에 이미지 push가 끝났다면 이제 SparkApplication YAML 파일에서 해당 이미지를 사용하여 /workspace/pyspark/read-dataset.py 경로에 있는 python 파일을 실행해준다.
custom-job.yaml

apiVersion: "sparkoperator.k8s.io/v1beta2"
kind: SparkApplication
metadata:
  name: custom-job-1
spec:
  type: Python
  pythonVersion: "3"
  mode: cluster
  image: hyunsoolee0506/spark:3.5.0-v0.1 # Custom Docker Image 이름
  imagePullPolicy: Always
  mainApplicationFile: local:///workspace/pyspark/read-dataset.py # Docker Image 내 실행파일 경로
  sparkVersion: "3.5.0"
  driver:
    cores: 1
    coreLimit: "1200m"
    memory: "512m"
    labels:
      version: 3.5.0
    serviceAccount: spark-spark-operator
  executor:
    cores: 1
    instances: 1
    memory: "512m"
    labels:
      version: 3.5.0

kubectl apply -f custom-job.yaml

실행 후 확인해보면 custom-job-1으로 명명한 job의 driver pod가 뜨고 얼마 지나지 않아 Completed 된 것을 확인할 수 있다.
완료된 driver pod의 로그를 확인해보면 read-dataset.py 코드가 실행되면서 dataset을 읽어와 안에 적어놓은 print문들이 잘 출력된 것을 볼 수 있다.

23/12/23 13:23:41 INFO BlockManagerMaster: Registered BlockManager BlockManagerId(driver, custom-job-1-95ac168c96d7fb9a-driver-svc.test.svc, 7079, None)
23/12/23 13:23:41 INFO BlockManager: Initialized BlockManager: BlockManagerId(driver, custom-job-1-95ac168c96d7fb9a-driver-svc.test.svc, 7079, None)
====================================================================================================
FILES IN THIS DIRECTORY
['requirements.txt', 'Dockerfile', 'names.csv', 'read-dataset.py']
====================================================================================================
====================================================================================================
PANDAS DATAFRAME
   id       name  year gender  count
0   1       Mary  1880      F   7065
1   2       Anna  1880      F   2604
2   3       Emma  1880      F   2003
3   4  Elizabeth  1880      F   1939
4   5     Minnie  1880      F   1746
5   6   Margaret  1880      F   1578
6   7        Ida  1880      F   1472
7   8      Alice  1880      F   1414
8   9     Bertha  1880      F   1320
9  10      Sarah  1880      F   1288
====================================================================================================
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<<중간 생략>>
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SPARK DATAFRAME
23/12/23 13:23:49 INFO FileSourceStrategy: Pushed Filters: 
23/12/23 13:23:49 INFO FileSourceStrategy: Post-Scan Filters: 
23/12/23 13:23:49 INFO MemoryStore: Block broadcast_3 stored as values in memory (estimated size 203.7 KiB, free 116.3 MiB)
23/12/23 13:23:49 INFO MemoryStore: Block broadcast_3_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 35.4 KiB, free 116.3 MiB)
23/12/23 13:23:49 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_3_piece0 in memory on custom-job-1-95ac168c96d7fb9a-driver-svc.test.svc:7079 (size: 35.4 KiB, free: 116.9 MiB)
23/12/23 13:23:49 INFO SparkContext: Created broadcast 3 from showString at <unknown>:0
23/12/23 13:23:49 INFO FileSourceScanExec: Planning scan with bin packing, max size: 4236155 bytes, open cost is considered as scanning 4194304 bytes.
23/12/23 13:23:49 INFO SparkContext: Starting job: showString at <unknown>:0
23/12/23 13:23:49 INFO DAGScheduler: Got job 1 (showString at <unknown>:0) with 1 output partitions
23/12/23 13:23:49 INFO DAGScheduler: Final stage: ResultStage 1 (showString at <unknown>:0)
23/12/23 13:23:49 INFO DAGScheduler: Parents of final stage: List()
23/12/23 13:23:49 INFO DAGScheduler: Missing parents: List()
23/12/23 13:23:49 INFO DAGScheduler: Submitting ResultStage 1 (MapPartitionsRDD[12] at showString at <unknown>:0), which has no missing parents
23/12/23 13:23:49 INFO MemoryStore: Block broadcast_4 stored as values in memory (estimated size 11.0 KiB, free 116.3 MiB)
23/12/23 13:23:49 INFO MemoryStore: Block broadcast_4_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 5.9 KiB, free 116.2 MiB)
23/12/23 13:23:50 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_4_piece0 in memory on custom-job-1-95ac168c96d7fb9a-driver-svc.test.svc:7079 (size: 5.9 KiB, free: 116.9 MiB)
23/12/23 13:23:50 INFO SparkContext: Created broadcast 4 from broadcast at DAGScheduler.scala:1535
23/12/23 13:23:50 INFO DAGScheduler: Submitting 1 missing tasks from ResultStage 1 (MapPartitionsRDD[12] at showString at <unknown>:0) (first 15 tasks are for partitions Vector(0))
23/12/23 13:23:50 INFO TaskSchedulerImpl: Adding task set 1.0 with 1 tasks resource profile 0
23/12/23 13:23:50 INFO TaskSetManager: Starting task 0.0 in stage 1.0 (TID 1) (custom-job-1-driver, executor driver, partition 0, PROCESS_LOCAL, 7915 bytes) 
23/12/23 13:23:50 INFO Executor: Running task 0.0 in stage 1.0 (TID 1)
23/12/23 13:23:50 INFO FileScanRDD: Reading File path: file:///workspace/pyspark/names.csv, range: 0-41851, partition values: [empty row]
23/12/23 13:23:50 INFO CodeGenerator: Code generated in 30.9133 ms
23/12/23 13:23:50 INFO Executor: Finished task 0.0 in stage 1.0 (TID 1). 1809 bytes result sent to driver
23/12/23 13:23:50 INFO TaskSetManager: Finished task 0.0 in stage 1.0 (TID 1) in 129 ms on custom-job-1-driver (executor driver) (1/1)
23/12/23 13:23:50 INFO DAGScheduler: ResultStage 1 (showString at <unknown>:0) finished in 0.201 s
23/12/23 13:23:50 INFO DAGScheduler: Job 1 is finished. Cancelling potential speculative or zombie tasks for this job
23/12/23 13:23:50 INFO TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 1.0, whose tasks have all completed, from pool 
23/12/23 13:23:50 INFO TaskSchedulerImpl: Killing all running tasks in stage 1: Stage finished
23/12/23 13:23:50 INFO DAGScheduler: Job 1 finished: showString at <unknown>:0, took 0.213727 s
23/12/23 13:23:50 INFO CodeGenerator: Code generated in 69.749829 ms
+---+---------+----+------+-----+
| id|     name|year|gender|count|
+---+---------+----+------+-----+
|  1|     Mary|1880|     F| 7065|
|  2|     Anna|1880|     F| 2604|
|  3|     Emma|1880|     F| 2003|
|  4|Elizabeth|1880|     F| 1939|
|  5|   Minnie|1880|     F| 1746|
|  6| Margaret|1880|     F| 1578|
|  7|      Ida|1880|     F| 1472|
|  8|    Alice|1880|     F| 1414|
|  9|   Bertha|1880|     F| 1320|
| 10|    Sarah|1880|     F| 1288|
+---+---------+----+------+-----+
only showing top 10 rows

None
====================================================================================================
23/12/23 13:23:50 INFO SparkContext: SparkContext is stopping with exitCode 0.

4. OUTRO

이번 글은

내가 원하는 spark 스크립트를 어떻게 하면 쿠버네티스 환경에서 Spark Operator를 통해 실행되도록 할 수 있을까?

라는 생각에서 시작되었다.
결국 Kubernetes에서 Spark로 데이터 파이프라인을 구성하려면 내가 실행하고자 하는 코드가 실행되어야 했다. 이미지 내의 샘플 코드들만 계속 실행해봤자 "아~ 이렇게 동작이 되는구나" 그 이상의 의미를 가지지 못하기 때문에 결국에는 어떻게든 나의 코드가 실행될 수 있는 방법을 찾아야 이를 위해 들인 나의 시간들도 의미가 있을 것이었다.
로컬에 있는 코드가 driver와 executor pod 실행시 반영되도록 하기 위해 YAML 인자들을 고쳐도보고, spark-submit의 configure 설정도 해보고, helm chart의 value들을 overriding하여 설치해보는 등 제법 다양한 시도들을 해보았는데 생각만큼 수월하게 해결되지는 않았다. 결국 로컬의 코드를 포함한 새로운 Docker Image를 만들어 YAML에서 참조하는 방법을 선택하였지만 이보다 더 유연하고 편하게 driver와 executor pod들을 다룰 수 있도록 하는 것은 나의 숙제로 남게 되었다.
다음 글에서는

어떻게 하면 Container 환경에서 작동하는 spark 스크립트가 AWS S3혹은 Ncloud Object Storage 등의 Cloud Object Storage에 테이블을 저장할 수 있을까

에 대하여 다뤄볼 예정이다.

NewNewDaddy

데이터 엔지니어의 작업공간 / #PYTHON #SPARK #AWS #NCLOUD

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2개의 댓글

2024년 5월 17일

안녕하세요. 글 항상 잘 보고 있습니다.
도커파일에서 run 부분에 rm -rf /var/lib/apt/lists/*
이거 해주는 이유가 무엇인가요?

1개의 답글