EMR Serverless에서 사용자 지정 이미지 사용 - Amazon EMR

EMR Serverless에서 사용자 지정 이미지 사용

사용자 지정 Python 버전 사용

다른 버전의 Python을 사용하도록 사용자 지정 이미지를 빌드할 수 있습니다. 예를 들어 Spark 작업 대해 Python 버전 3.10을 사용하려면 다음 명령을 실행합니다.

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 작업을 제출하기 전에 다음과 같이 Python 가상 환경을 사용하도록 속성을 설정합니다.

--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

사용자 지정 Java 버전 사용

다음 예제에서는 Spark 작업에 Java 11을 사용하도록 사용자 지정 이미지를 빌드하는 방법을 보여줍니다.

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 작업을 제출하기 전에 다음과 같이 Java 11을 사용하도록 Spark 속성을 설정합니다.

--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-

데이터 과학 이미지 빌드

다음 예제에서는 Pandas 및 NumPy와 같은 일반적인 데이터 과학 Python 패키지를 포함하는 방법을 보여줍니다.

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 Sedona를 사용한 지리 공간 데이터 처리

다음 예제에서는 지리 공간 처리를 위해 Apache Sedona를 포함하도록 이미지를 빌드하는 방법을 보여줍니다.

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