Question

是火花和气流的新手，试图了解我如何使用气流开始工作以及工作所需的参数。我使用下面的spark-submit命令为边缘节点中的特定日期运行特定作业，如下所示，

EXECUTORS_MEM=4G
EXECUTORS_NUM=300
STARTDAY=20180401
ENDDAY=20180401
QUEUE=m
jobname=x

/home/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --verbose --master yarn --deploy-mode client $EXECUTORS_NUM  --executor-memory $EXECUTORS_MEM --executor-cores 1 --driver-memory 8G  --queue $QUEUE --class test.core.Driver --jars $JARS2 abc.jar --config=/a/b/c/test.config --appName=abc --sparkMaster=yarnclient --job=$jobname --days=$STARTDAY,$ENDDAY

所以，如果我创建类似于下面代码的.py来运行气流工作，请告诉我吗？这是你应该如何经营一份工作＆amp;传递参数？

如何传递参数，就像我在边缘节点中启动作业一样？

如果我自动将作业自动运行，我希望开始日期为“t-7”，因此如果今天的日期是4/20/2018，则作业的开始日期必须是4/13/2018。我如何实现它？

###############.py file example ##############
**********************************************

    import BashOperator

    import os
    import sys

    os.environ['SPARK_HOME'] = '/path/to/spark/root'
    sys.path.append(os.path.join(os.environ['SPARK_HOME'], 'bin'))

    import os
    import sys


    os.environ['SPARK_HOME'] = '/home/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/bin/'
    sys.path.append(os.path.join(os.environ['SPARK_HOME'], 'bin'))
    and add operator:

    spark_task = BashOperator(
        task_id='spark_java',
        bash_command='spark-submit --class test.core.Driver abc.jar',
        params={'EXECUTORS_MEM': '4G', 'EXECUTORS_NUM': '300', 'QUEUE' :'m' , 'jobname' : 'x'},
        dag=dag

)

################### EOF ######################
**********************************************

新的.py文件 - 如果出现任何问题，请纠正我

如何将params传递给运行不同路径的spark版本？
传递一个不同路径的罐子
这是传递如下所示参数的正确方法吗？

是否可以通过某些开始＆amp;手动结束日期以运行作业？

from airflow import DAG

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator
from airflow.utils import timezone


DEFAULT_DATE = timezone.datetime(2017, 1, 1)

args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': DEFAULT_DATE
}
dag = DAG('test_dag_id', default_args=args)

_config = {
    'config' : '/a/b/c/d/prod.config' 
    'master' : 'yarn'
    'deploy-mode' : 'client'
    'sparkMaster' : 'yarnclient'
    'class' : 'core.Driver' 
    'driver_classpath': 'parquet.jar',
    'jars': '/a/b/c/d/test.jar',
    'total_executor_cores': 4,
    'executor_cores': 1,
    'EXECUTORS_MEM': '8G',
    'EXECUTORS_NUM': 500,
    'executor-cores' : '1',
    'driver-memory' : '8G',
    'JOB_NAME' : ' ',
    'QUEUE' : ' ',
    'verbose' : ' '
    'start_date' : ' '
    'end_date' : ' '
    ]
}

operator = SparkSubmitOperator(
    task_id='spark_submit_job',
    dag=dag,
    **_config
)

Answer 1

开始日期是您设置的一次，它的目的是绝对设置，而不是相对于当天。

像这样：

from airflow import DAG

dag = DAG(
    ...
    start_date=datetime.datetime(2018, 4, 13),
)

可以将开始日期设置为datetime.timedelta(days=7)之类的增量，但不建议这样做，因为如果您要删除DAG（包括所有引用，例如DAG），它会更改开始日期运行，任务实例等）并在另一天从头开始再次运行它。最佳做法是使DAG成为幂等的。

为了向Spark提交作业，有一个SparkSubmitOperator包装了spark-submit shell命令。那将是首选方案。也就是说，您基本上可以使用BashOperator执行任何操作，因此这也是一种可行的选择。

SparkSubmitOperator的链接代码已为其接受的每个参数详细记录。您可以使用application kwarg指向.jar文件，使用conf传递Spark配置。还有kwargs用于传递执行程序核心和内存等信息。您可以使用application_args将任意args列表传递给Spark应用程序。

以下是使用SparkSubmitOperator复制并在Airflow中对其进行单元测试略微简化的示例。请注意，它使用**从dict中爆炸kwargs来初始化Spark运算符，但这只是测试的结构。您可以轻松地将每个配置值作为kwarg传递。

from airflow import DAG

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator
from airflow.utils import timezone


DEFAULT_DATE = timezone.datetime(2017, 1, 1)

args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': DEFAULT_DATE
}
dag = DAG('test_dag_id', default_args=args)

_config = {
    'conf': {
        'parquet.compression': 'SNAPPY'
    },
    'files': 'hive-site.xml',
    'py_files': 'sample_library.py',
    'driver_classpath': 'parquet.jar',
    'jars': 'parquet.jar',
    'packages': 'com.databricks:spark-avro_2.11:3.2.0',
    'exclude_packages': 'org.bad.dependency:1.0.0',
    'repositories': 'http://myrepo.org',
    'total_executor_cores': 4,
    'executor_cores': 4,
    'executor_memory': '22g',
    'keytab': 'privileged_user.keytab',
    'principal': 'user/spark@airflow.org',
    'name': '{{ task_instance.task_id }}',
    'num_executors': 10,
    'verbose': True,
    'application': 'test_application.py',
    'driver_memory': '3g',
    'java_class': 'com.foo.bar.AppMain',
    'application_args': [
        '-f', 'foo',
        '--bar', 'bar',
        '--start', '{{ macros.ds_add(ds, -1)}}',
        '--end', '{{ ds }}',
        '--with-spaces', 'args should keep embdedded spaces',
    ]
}

operator = SparkSubmitOperator(
    task_id='spark_submit_job',
    dag=dag,
    **_config
)

来源：https://github.com/apache/incubator-airflow/blob/f520990fe0b7a70f80bec68cb5c3f0d41e3e984d/tests/contrib/operators/test_spark_submit_operator.py

Apache airflow - 自动化 - 如何使用param运行spark submit job

新的.py文件 - 如果出现任何问题，请纠正我

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