Question

我有一个 luigi python任务，其中包含一些pyspark库。现在我想通过spark-submit在mesos上提交此任务。我该怎么做才能运行它？下面是我的代码框架：

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark import SparkContext

class myClass(SparkSubmitTask):
# date = luigi.DateParameter()

  def __init__(self, date):
    self.date = date # date is datetime.date.today().isoformat()

  def output(self):

  def input(self):

  def run(self):
    # Some functions are using pyspark libs

if __name__ == "__main__":
  luigi.run()

没有luigi，我将此任务作为以下命令行提交：

/opt/spark/bin/spark-submit --master mesos://host:port --deploy-mode cluster --total-executor-cores 1 --driver-cores 1 --executor-memory 1G --driver-memory 1G my_module.py

现在的问题是如何激发提交包含luigi命令行的luigi任务，例如：

luigi --module my_module myClass --local-scheduler --date 2016-01

还有一个问题是，如果my_module.py首先需要完成任务，我是否需要为此做更多事情或者只设置与当前命令行相同的事情？

我真的很感激任何提示或建议。非常感谢。

Answer 1

Luigi有一些模板任务。其中一个名为PySparkTask。您可以从此类继承并覆盖属性：

https://github.com/spotify/luigi/blob/master/luigi/contrib/spark.py

我没有测试过，但根据我对luigi的经验，我会试试这个：

import my_module


class MyPySparkTask(PySparkTask):
    date = luigi.DateParameter()

    @property
    def name(self):
        return self.__class__.__name__

    @property
    def master(self):
        return 'mesos://host:port'

    @property
    def deploy_mode(self):
        return 'cluster'

    @property
    def total_executor_cores(self):
        return 1

    @property
    def driver_cores(self):
        return 1

    @property
    def executor-memory(self):
        return 1G

    @property
    def driver-memory(self):
        return 1G

    def main(self, sc, *args):
        my_module.run(sc)

    def self.app_options():
        return [date]

然后你可以运行它： luigi --module task_module MyPySparkTask --local-scheduler --date 2016-01

还有一个选项可以在client.cfg文件中设置属性，以使它们成为其他PySparkTasks的默认值：

[spark]
master: mesos://host:port
deploy_mode: cluster
total_executor_cores: 1
driver_cores: 1
executor-memory: 1G
driver-memory: 1G

如何使用spark-submit和pyspark运行luigi任务

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