Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Utilizzo di diverse versioni di Python con Serverless EMR
Oltre allo use case inUtilizzo delle librerie Python con Serverless EMR, puoi anche utilizzare ambienti virtuali Python per lavorare con versioni di Python diverse rispetto alla versione inclusa nella EMR release Amazon per la tua applicazione Amazon Serverless. EMR Per fare ciò, devi creare un ambiente virtuale Python con la versione di Python che desideri utilizzare.
Per inviare un lavoro da un ambiente virtuale Python
-
Crea il tuo ambiente virtuale con i comandi nell'esempio seguente. Questo esempio installa Python 3.9.9 in un pacchetto di ambiente virtuale e copia l'archivio in una posizione Amazon S3.
Importante
Se utilizzi le EMR versioni di Amazon 7.0.0 e successive, devi eseguire i comandi in un ambiente Amazon Linux 2023 simile a quello che usi per le tue applicazioni EMR Serverless.
Se utilizzi la versione 6.15.0 o precedente, devi eseguire i seguenti comandi in un ambiente Amazon Linux 2 simile.
# install Python 3.9.9 and activate the venv yum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel tar gzip wget make wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.9/Python-3.9.9.tgz && \ tar xzf Python-3.9.9.tgz && cd Python-3.9.9 && \ ./configure --enable-optimizations && \ make altinstall # create python venv with Python 3.9.9 python3.9 -m venv pyspark_venv_python_3.9.9 --copies source pyspark_venv_python_3.9.9/bin/activate # copy system python3 libraries to venv cp -r /usr/local/lib/python3.9/* ./pyspark_venv_python_3.9.9/lib/python3.9/ # package venv to archive. # **Note** that you have to supply --python-prefix option # to make sure python starts with the path where your # copied libraries are present. # Copying the python binary to the "environment" directory. pip3 install venv-pack venv-pack -f -o pyspark_venv_python_3.9.9.tar.gz --python-prefix /home/hadoop/environment # stage the archive in S3 aws s3 cp pyspark_venv_python_3.9.9.tar.gz s3://<path> # optionally, remove the virtual environment directory rm -fr pyspark_venv_python_3.9.9 -
Imposta le tue proprietà per utilizzare l'ambiente virtuale Python e invia il job Spark.
# note that the archive suffix "environment" is the same as the directory where you copied the Python binary. --conf spark.archives=s3://amzn-s3-demo-bucket/EXAMPLE-PREFIX/pyspark_venv_python_3.9.9.tar.gz#environment --conf spark.emr-serverless.driverEnv.PYSPARK_DRIVER_PYTHON=./environment/bin/python --conf spark.emr-serverless.driverEnv.PYSPARK_PYTHON=./environment/bin/python --conf spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=./environment/bin/python
Per ulteriori informazioni su come utilizzare gli ambienti virtuali Python per i PySpark lavori, vedere Using
