Ray 작업에서 작업 파라미터 사용 - AWS Glue
Ray 작업이 로그를 생성하는 방법 구성레퍼런스

Ray 작업에서 작업 파라미터 사용

AWS Glue for Spark 작업과 동일한 방식으로 AWS Glue Ray 작업에 대한 인수를 설정합니다. AWS Glue API에 대한 자세한 내용은 작업을 참조하십시오. 이 참조에 나열된 다양한 인수로 AWS Glue Ray 작업을 구성할 수 있습니다. 내 인수를 제공할 수도 있습니다.

Job Parameters(작업 파라미터) 제목 아래의 Job details(작업 세부 정보) 탭에서 콘솔을 통해 작업을 구성할 수 있습니다. 작업에서 DefaultArguments를 설정하거나 작업 실행에서 Arguments를 설정하여 AWS CLI를 통해 작업을 구성할 수도 있습니다. 기본 인수 및 작업 파라미터는 여러 번 실행해도 작업과 함께 유지됩니다.

예를 들어 다음은 특수 파라미터를 설정하기 위해 --arguments를 사용하여 작업을 실행하는 구문입니다.

$ aws glue start-job-run --job-name "CSV to CSV" --arguments='--scriptLocation="s3://my_glue/libraries/test_lib.py",--test-environment="true"'

인수를 설정한 후에는 환경 변수를 통해 Ray 작업 내에서 작업 파라미터에 액세스할 수 있습니다. 그러면 각 실행에 대한 작업을 구성할 수 있습니다. 환경 변수의 이름은 -- 접두사가 없는 작업 인수 이름입니다.

예를 들어 이전 예제에서 변수 이름은 scriptLocation 및 test-environment입니다. 그런 다음 표준 라이브러리(test_environment = os.environ.get('test-environment'))에서 사용할 수 있는 메서드를 통해 인수를 검색합니다. Python으로 환경 변수에 액세스하는 방법에 대한 자세한 내용은 Python 설명서의 os 모듈을 참조하세요.

Ray 작업이 로그를 생성하는 방법 구성

기본적으로 Ray 작업은 CloudWatch와 Amazon S3로 전송되는 로그와 지표를 생성합니다. --logging_configuration 파라미터를 사용하여 로그 생성 방식을 변경할 수 있으며, 현재 이를 사용하여 Ray 작업에서 다양한 유형의 로그를 생성하지 못하게 할 수 있습니다. 이 파라미터는 변경하려는 로그/동작에 해당하는 키를 갖는 JSON 객체를 사용하며, 다음 키를 지원합니다.

  • CLOUDWATCH_METRICS - 작업 상태를 시각화하는 데 사용할 수 있는 CloudWatch 지표 시리즈를 구성합니다. 지표에 대한 자세한 정보는 지표를 통한 Ray 작업 모니터링 섹션을 참조하세요.

  • CLOUDWATCH_LOGS - 작업 실행 상태에 대한 Ray 애플리케이션 수준 세부 정보를 제공하는 CloudWatch 로그를 구성합니다. 로그에 대한 자세한 내용은 로그에서 AWS Glue for Ray 오류 해결 섹션을 참조하세요.

  • S3 - AWS Glue가 Amazon S3에 작성하는 내용을 구성합니다. 주로 CloudWatch 로그와 유사한 정보이지만 로그 스트림이 아닌 파일로 작성합니다.

Ray 로깅 동작을 비활성화하려면 {\"IS_ENABLED\": \"False\"} 값을 제공합니다. 예를 들어, CloudWatch 지표와 CloudWatch 로그를 비활성화하려면 다음 구성을 제공합니다.

"--logging_configuration": "{\"CLOUDWATCH_METRICS\": {\"IS_ENABLED\": \"False\"}, \"CLOUDWATCH_LOGS\": {\"IS_ENABLED\": \"False\"}}"

레퍼런스

Ray 작업은 Ray 작업 및 작업 실행에 대한 스크립트 환경을 설정하는 데 사용할 수 있는 다음과 같은 인수 이름을 인식합니다.

  • --logging_configuration - Ray 작업에서 생성되는 다양한 로그의 생성을 중지하는 데 사용됩니다. 이러한 로그는 모든 Ray 작업에서 기본적으로 생성됩니다. 형식은 문자열 이스케이프 JSON 객체입니다. 자세한 내용은 Ray 작업이 로그를 생성하는 방법 구성 단원을 참조하십시오.

  • --min-workers - Ray 작업에 할당되는 작업자 노드의 최소 수입니다. 작업자 노드는 가상 CPU당 하나씩 여러 복제본을 실행할 수 있습니다. 형식: 정수 최소값: 0 최대값: 작업 정의의 --number-of-workers (NumberOfWorkers)에 지정된 값입니다. 워커 노드 고려 사항에 대한 자세한 내용은 Ray 작업에서 작업자 고려 섹션을 참조하세요.

  • --object_spilling_config - AWS Glue for Ray는 Ray의 객체 스토어로 사용 가능한 공간을 확장하는 방법으로 Amazon S3를 사용할 수 있도록 지원합니다. 이 동작을 활성화하려면 이 파라미터와 함께 객체 유출 JSON 구성 객체를 Ray에 제공할 수 있습니다. Ray 객체 유출 구성에 대한 자세한 내용은 Ray 설명서의 Object Spilling을 참조하세요. 형식: JSON 객체.

    AWS Glue for Ray는 디스크로 유출 또는 Amazon S3로 한 번에 유출하는 것만 지원합니다. 이러한 제한을 준수하는 유출에 대해 여러 위치를 제공할 수 있습니다. Amazon S3로 유출하는 경우 이 버킷의 작업에 IAM 권한도 추가해야 합니다.

    CLI에서 JSON 객체를 구성으로 제공할 때는 JSON 객체를 문자열로 이스케이프 처리하여 문자열로 제공해야 합니다. 예를 들어 하나의 Amazon S3 경로로 유출하기 위한 문자열 값은 "{\"type\": \"smart_open\", \"params\": {\"uri\":\"s3path\"}}"과 같습니다. AWS Glue Studio에서는 이 파라미터를 추가 형식 지정 없이 JSON 객체로 제공합니다.

  • --object_store_memory_head - Ray 헤드 노드의 Plasma 객체 스토어에 할당된 메모리입니다. 이 인스턴스는 작업자 복제본뿐만 아니라 클러스터 관리 서비스를 실행합니다. 값은 부팅 후 인스턴스에서 사용 가능한 메모리의 백분율을 나타냅니다. 메모리를 많이 사용하는 워크로드를 조정하는 데 이 파라미터를 사용합니다. 기본값은 대부분의 사용 사례에 적합합니다. 형식: 양의 정수 최소값: 1 최대값: 100

    Plasma에 대한 자세한 내용은 Ray 설명서의 Plasma 메모리 내 객체 스토어를 참조하세요.

  • --object_store_memory_worker - Ray 작업자 노드의 Plasma 객체 스토어에 할당된 메모리입니다. 이러한 인스턴스는 작업자 복제본만 실행합니다. 값은 부팅 후 인스턴스에서 사용 가능한 메모리의 백분율을 나타냅니다. 이 파라미터는 메모리를 많이 사용하는 워크로드를 조정하는 데 사용됩니다. 기본값은 대부분의 사용 사례에 허용됩니다. 형식: 양의 정수 최소값: 1 최대값: 100

    Plasma에 대한 자세한 내용은 Ray 설명서의 Plasma 메모리 내 객체 스토어를 참조하세요.

  • --pip-install - 설치할 Python 패키지 세트입니다. 이 인수를 사용하여 PyPI에서 패키지를 설치할 수 있습니다. 형식: 쉼표로 구분된 목록.

    PyPI 패키지 항목은 package==version 형식(대상 패키지의 PyPI 이름 및 버전)입니다. 항목은 단일 등호 =가 아닌 ==와 같은 Python 버전 매칭을 사용하여 패키지와 버전을 매칭합니다. 다른 버전 일치 연산자도 있습니다. 자세한 내용은 Python 웹사이트의 PEP 440을 참조하세요. --s3-py-modules에서 사용자 지정 모듈을 제공할 수도 있습니다.

  • --s3-py-modules - Python 모듈 배포를 호스팅하는 Amazon S3 경로 세트입니다. 형식: 쉼표로 구분된 목록.

    이를 사용하여 Ray 작업에 자체 모듈을 배포할 수 있습니다. --pip-install에서 PyPI의 모듈을 제공할 수도 있습니다. AWS Glue ETL과 달리, 사용자 지정 배포는 pip를 통해 설정되지 않고 배포를 위해 Ray로 전달됩니다. 자세한 내용은 Ray 작업을 위한 추가 Python 모듈 단원을 참조하십시오.

  • --working-dir - Amazon S3에 호스팅된.zip 파일의 경로로, Ray 작업을 실행하는 모든 노드에 배포할 파일을 포함합니다. 형식: 문자열. 자세한 내용은 Ray 작업에 파일 제공 단원을 참조하십시오.