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Utilizzo di immagini personalizzate con EMR Serverless

Usa una versione Python personalizzata

Puoi creare un'immagine personalizzata per usare una versione diversa di Python. Per usare la versione 3.10 di Python per i job Spark, ad esempio, esegui il seguente comando:

FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

# install python 3
RUN yum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel tar gzip wget make
RUN wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.0/Python-3.10.0.tgz && \
tar xzf Python-3.10.0.tgz && cd Python-3.10.0 && \
./configure --enable-optimizations && \
make altinstall

# EMRS will run the image as hadoop
USER hadoop:hadoop

Prima di inviare il job Spark, imposta le proprietà per utilizzare l'ambiente virtuale Python, come segue.

--conf spark.emr-serverless.driverEnv.PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/usr/local/bin/python3.10
--conf spark.emr-serverless.driverEnv.PYSPARK_PYTHON=/usr/local/bin/python3.10
--conf spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=/usr/local/bin/python3.10

Usa una versione Java personalizzata

L'esempio seguente mostra come creare un'immagine personalizzata per utilizzare Java 11 per i lavori Spark.

FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

# install JDK 11
RUN sudo amazon-linux-extras install java-openjdk11

# EMRS will run the image as hadoop
USER hadoop:hadoop

Prima di inviare il job Spark, imposta le proprietà di Spark per utilizzare Java 11, come segue.

--conf spark.executorEnv.JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-11.0.16.0.8-1.amzn2.0.1.x86_64 
--conf spark.emr-serverless.driverEnv.JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-11.0.16.0.8-

Crea un'immagine di data science

L'esempio seguente mostra come includere pacchetti Python comuni per la scienza dei dati, come Pandas e. NumPy

FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

# python packages
RUN pip3 install boto3 pandas numpy
RUN pip3 install -U scikit-learn==0.23.2 scipy 
RUN pip3 install sk-dist
RUN pip3 install xgboost

# EMR Serverless will run the image as hadoop
USER hadoop:hadoop

Elaborazione di dati geospaziali con Apache Sedona

L'esempio seguente mostra come creare un'immagine per includere Apache Sedona per l'elaborazione geospaziale.

FROM public.ecr.aws/emr-serverless/spark/emr-6.9.0:latest

USER root

RUN yum install -y wget
RUN wget https://repo1.maven.org/maven2/org/apache/sedona/sedona-core-3.0_2.12/1.3.0-incubating/sedona-core-3.0_2.12-1.3.0-incubating.jar -P /usr/lib/spark/jars/
RUN pip3 install apache-sedona

# EMRS will run the image as hadoop
USER hadoop:hadoop