EMR Serverless でのさまざまな Python バージョンの使用

Python 仮想環境からジョブを送信するには

1. 次の例のコマンドを使用して仮想環境を構築します。この例では、Python 3.9.9 を仮想環境パッケージにインストールし、アーカイブを Amazon S3 の場所にコピーします。

   重要

   Amazon EMR リリース 7.0.0 以降を使用する場合は、EMR Serverless アプリケーションで使用するのと同様の Amazon Linux 2023 環境でコマンドを実行する必要があります。

   リリース 6.15.0 以前を使用する場合は、同様の Amazon Linux 2 環境で次のコマンドを実行する必要があります。

   # 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

2. Python 仮想環境を使用するようにプロパティを設定し、Spark ジョブを送信します。

   # 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