Question

我将其用作文档建议http://spark.apache.org/docs/1.1.1/submitting-applications.html

spsark版本1.1.0

./spark/bin/spark-submit --py-files /home/hadoop/loganalysis/parser-src.zip \
/home/hadoop/loganalysis/ship-test.py

和conf代码：

conf = (SparkConf()
        .setMaster("yarn-client")
        .setAppName("LogAnalysis")
        .set("spark.executor.memory", "1g")
        .set("spark.executor.cores", "4")
        .set("spark.executor.num", "2")
        .set("spark.driver.memory", "4g")
        .set("spark.kryoserializer.buffer.mb", "128"))

和slave节点抱怨ImportError

14/12/25 05:09:53 WARN scheduler.TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, ip-172-31-10-8.cn-north-1.compute.internal): org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last):
  File "/home/hadoop/spark/python/pyspark/worker.py", line 75, in main
    command = pickleSer._read_with_length(infile)
  File "/home/hadoop/spark/python/pyspark/serializers.py", line 150, in _read_with_length
    return self.loads(obj)
ImportError: No module named parser

和parser-src.zip在本地进行测试。

[hadoop@ip-172-31-10-231 ~]$ python
Python 2.7.8 (default, Nov  3 2014, 10:17:30) 
[GCC 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.path.insert(1, '/home/hadoop/loganalysis/parser-src.zip')
>>> from parser import parser
>>> parser.parse
<function parse at 0x7fa5ef4c9848>
>>>

我正在尝试获取有关远程工作人员的信息。看看它是否复制了文件.sys.path看起来像什么......这很棘手。

更新：我用这个发现zip文件被shipe了。和sys.path已设置。仍导入获取错误。

data = list(range(4))
disdata = sc.parallelize(data)
result = disdata.map(lambda x: "sys.path:  {0}\nDIR: {1}   \n FILES: {2} \n parser: {3}".format(sys.path, os.getcwd(), os.listdir('.'), str(parser)))
result.collect()
print(result.take(4))

似乎我必须深入研究cloudpickle。这意味着我需要了解cloudpickle是如何工作的并且首先失败。

: An error occurred while calling o40.collect.
: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 4 in stage 0.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 4.3 in stage 0.0 (TID 23, ip-172-31-10-8.cn-north-1.compute.internal): org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last):
  File "/home/hadoop/spark/python/pyspark/worker.py", line 75, in main
    command = pickleSer._read_with_length(infile)
  File "/home/hadoop/spark/python/pyspark/serializers.py", line 150, in _read_with_length
    return self.loads(obj)
  File "/home/hadoop/spark/python/pyspark/cloudpickle.py", line 811, in subimport
    __import__(name)
ImportError: ('No module named parser', <function subimport at 0x7f219ffad7d0>, ('parser.parser',))

更新：

有人在spark 0.8中遇到同样的问题 http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/pyspark-Importing-other-py-files-in-PYTHONPATH-td2301.html

但他把他的lib放在python dist-packages和导入作品中。我试过但仍然导致导入错误。

更新：

OH.gush ..我认为这个问题是由于不了解zip文件和python导入行为引起的。我将parser.py传递给--py文件，它起作用，抱怨另一个依赖。和zip只有.py文件[不包括.pyc]似乎也有用。

但我不太明白为什么。

Answer 1

尝试从方法本身而不是在驱动程序脚本的顶部导入自定义模块，例如：

def parse_record(record):
    import parser
    p = parser.parse(record)
    return p

而不是

import parser
def parse_record(record):
    p = parser.parse(record)
    return p

Cloud Pickle似乎无法识别导入自定义模块的时间，因此它似乎试图挑选顶级模块以及运行该方法所需的其他数据。根据我的经验，这意味着顶层模块似乎存在，但它们缺少可用的成员，并且嵌套模块无法按预期使用。一旦使用from A import *导入或从方法（import A.B）导入，模块就会按预期工作。

Answer 2

尝试SparkContext

的此功能

sc.addPyFile(path)

根据pyspark文档here

为将来在此SparkContext上执行的所有任务添加.py或.zip依赖项。传递的路径可以是本地文件，HDFS（或其他Hadoop支持的文件系统）中的文件，也可以是HTTP，HTTPS或FTP URI。

尝试将您的python模块文件上传到公共云存储（例如AWS S3）并将URL传递给该方法。

以下是一份更全面的阅读材料：http://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-5-x/topics/spark_python.html

Answer 3

听起来一个或多个节点没有正确配置。集群上的所有节点是否都具有相同的Python版本/配置（即它们都安装了解析器模块）？

如果您不想逐个检查，可以编写一个脚本来检查它是否已安装/安装。 This主题显示了一些方法。

Answer 4

您需要使用setuptools等工具打包Python代码。这将允许您创建一个类似于java jar文件的.egg文件。然后，您可以使用--py-files

指定此egg文件的路径

spark-submit --py-files path_to_egg_file path_to_spark_driver_file

Answer 5

我遇到了类似的问题，即使我使用--py-files开关，我的工作节点也无法检测到模块。

我做了几件事 - 首先我在创建SparkContext（sc）变量之后尝试放入import语句，希望导入应该在模块发送到所有节点之后进行，但仍然无效。然后我尝试sc.addFile在脚本本身内添加模块（而不是将其作为命令行参数发送），然后导入模块的功能。这至少在我的案例中起到了作用。

Answer 6

EMR上的PySpark默认配置为Python 2.6，因此请确保它们不是为Python 2.7解释器安装的

Answer 7

创建包含所有依赖项的zip文件（example- abc.zip）。

创建spark上下文时，请将zip文件名称称为：

    sc = SparkContext(conf=conf, pyFiles=["abc.zip"])

Pyspark --py文件不起作用

7 个答案: