EMR Serverless でのカスタムイメージの使用 - Amazon EMR

EMR Serverless でのカスタムイメージの使用

カスタム Python バージョンを使用する

別のバージョンの Python を使用するようにカスタムイメージを構築できます。例えば、Spark ジョブに Python バージョン 3.10 を使用するには、次のコマンドを実行します。

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

Spark ジョブを送信する前に、次のように Python 仮想環境を使用するようにプロパティを設定します。

--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

カスタム Java バージョンを使用する

次の例は、Spark ジョブに Java 11 を使用するようにカスタムイメージを構築する方法を示しています。

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

Spark ジョブを送信する前に、次のように Java 11 を使用するように Spark プロパティを設定します。

--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-

データサイエンスイメージを構築する

次の例は、Pandas や NumPy などの一般的なデータサイエンス Python パッケージを組み込む方法を示しています。

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

Apache Sedona による地理空間データの処理

次の例は、地理空間処理のために Apache Sedona を組み込むようにイメージを構築する方法を示しています。

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