Spark as a Service之JobServer初测

spark-jobserver提供了一个用于提交和管理Apache Spark作业(job)、jar文件和作业上下文（SparkContext）的RESTful接口。该项目位于git（https://github.com/ooyala/spark-jobserver），当前为0.4版本。 特性 Spark as a Service: 简单的面向job和context管理

spark-jobserver提供了一个用于提交和管理Apache Spark作业(job)、jar文件和作业上下文（SparkContext）的RESTful接口。该项目位于git（https://github.com/ooyala/spark-jobserver），当前为0.4版本。

特性

“Spark as a Service”: 简单的面向job和context管理的REST接口
通过长期运行的job context支持亚秒级低延时作业(job)
可以通过结束context来停止运行的作业(job)
分割jar上传步骤以提高job的启动
异步和同步的job API，其中同步API对低延时作业非常有效
支持Standalone Spark和Mesos
Job和jar信息通过一个可插拔的DAO接口来持久化
命名RDD以缓存，并可以通过该名称获取RDD。这样可以提高作业间RDD的共享和重用

安装并启动jobServer

jobServer依赖sbt，所以必须先装好sbt。

rpm -ivh https://dl.bintray.com/sbt/rpm/sbt-0.13.6.rpm
yum install git
# 下面clone这个项目
SHELL$ git clone https://github.com/ooyala/spark-jobserver.git
# 在项目根目录下，进入sbt  
SHELL$ sbt
......
[info] Set current project to spark-jobserver-master (in build file:/D:/Projects
/spark-jobserver-master/)
>
#在本地启动jobServer（开发者模式）
>re-start --- -Xmx4g
......
#此时会下载spark-core，jetty和liftweb等相关模块。
job-server Starting spark.jobserver.JobServer.main()
[success] Total time: 545 s, completed 2014-10-21 19:19:48

然后访问http://localhost:8090 可以看到Web UI

?

测试job执行

这里我们直接使用job-server的test包进行测试

SHELL$ sbt job-server-tests/package
......
[info] Compiling 5 Scala sources to /root/spark-jobserver/job-server-tests/target/classes...
[info] Packaging /root/spark-jobserver/job-server-tests/target/job-server-tests-0.4.0.jar ...
[info] Done packaging.

编译完成后，将打包的jar文件通过REST接口上传
REST接口的API如下：
GET /jobs 查询所有job
POST /jobs 提交一个新job
GET /jobs/<jobid></jobid> 查询某一任务的结果和状态
GET /jobs/<jobid>/config</jobid>

SHELL$ curl --data-binary @job-server-tests/target/job-server-tests-0.4.0.jar localhost:8090/jars/test
OK
# 查看提交的jar
SHELL$ curl localhost:8090/jars/
{
  "test": "2014-10-22T15:15:04.826+08:00"
}
# 提交job
提交的appName为test，class为spark.jobserver.WordCountExample
SHELL$  curl -d "input.string = hello job server" 'localhost:8090/jobs?appName=test&classPath=spark.jobserver.WordCountExample'
{
  "status": "STARTED",
  "result": {
    "jobId": "34ce0666-0148-46f7-8bcf-a7a19b5608b2",
    "context": "eba36388-spark.jobserver.WordCountExample"
  }
}
# 通过job-id查看结果和配置信息
SHELL$ curl localhost:8090/jobs/34ce0666-0148-46f7-8bcf-a7a19b5608b2
{
  "status": "OK",
  "result": {
    "job": 1,
    "hello": 1,
    "server": 1
  }
SHELL$ curl localhost:8090/jobs/34ce0666-0148-46f7-8bcf-a7a19b5608b2/config
{
    "input" : {
        "string" : "hello job server"
}
# 提交一个同步的job，当执行命令后，terminal会hang住直到任务执行完毕。
SHELL$ curl -d "input.string = hello job server" 'localhost:8090/jobs?appName=test&classPath=spark.jobserver.WordCountExample'&sync=true
{
  "status": "OK",
  "result": {
    "job": 1,
    "hello": 1,
    "server": 1
  }

在Web UI上也可以看到Completed Jobs相应的信息。

预先启动Context

和Context相关的API
GET /contexts ?查询所有预先建立好的context
POST /contexts ?建立新的context
DELETE ?/contexts/<name></name> ?删除此context，停止运行于此context上的所有job

SHELL$ curl -d "" 'localhost:8090/contexts/test-context?num-cpu-cores=4&mem-per-node=512m'
OK
# 查看现有的context
curl localhost:8090/contexts
["test-context", "feceedc3-spark.jobserver.WordCountExample"]
接下来在这个context上执行job
curl -d "input.string = a b c a b see" 'localhost:8090/jobs?appName=test&classPath=spark.jobserver.WordCountExample&context=test-context&sync=true'
{
  "status": "OK",
  "result": {
    "a": 2,
    "b": 2,
    "c": 1,
    "see": 1
  }

配置文件

打开配置文件，可以发现master设置为local[4],可以将其改为我们的集群地址。

vim spark-jobserver/config/local.conf.template
master = "local[4]"

此外，关于数据对象的存储方法和路径：

jobdao = spark.jobserver.io.JobFileDAO
    filedao {
      rootdir = /tmp/spark-job-server/filedao/data
    }

默认context设置，该设置可以被
下面再次在sbt中启动REST接口的中的参数覆盖。

# universal context configuration.  These settings can be overridden, see README.md
  context-settings {
    num-cpu-cores = 2           # Number of cores to allocate.  Required.
    memory-per-node = 512m         # Executor memory per node, -Xmx style eg 512m, #1G, etc.
    # in case spark distribution should be accessed from HDFS (as opposed to being installed on every mesos slave)
    # spark.executor.uri = "hdfs://namenode:8020/apps/spark/spark.tgz"
    # uris of jars to be loaded into the classpath for this context
    # dependent-jar-uris = ["file:///some/path/present/in/each/mesos/slave/somepackage.jar"]
  }

基本的使用到此为止，jobServer的部署和项目使用将之后介绍。顺便期待下一个版本SQL Window的功能。

^^

原文地址：Spark as a Service之JobServer初测, 感谢原作者分享。