快速搭建基于HTTPS的本地开发环境

Posted 2023-05-09

参考技术A

为什么本地开发要使用HTTPS？

因为有很多Web API必须在HTTPS环境下才可以使用。比如，Clipboard API and events（https://www.w3.org/TR/clipboard-apis）中的 navigator.clipboard 对象是通过扩展 Navigator 接口定义的：

在此，partial的意思就是扩展Navigator接口，给它增加一个Clipboard类型的只读成员属性clipboard。[SecureContext, SameObject]中的两个关键字是“扩展属性”（extended attribute），在这里修饰接口成员clipboard。SecureContext表示navigator只能在“安全上下文”中暴露clipboard属性，SameObject表示每次访问navigator.clipboard必须都返回相同的值。（参见：https://heycam.github.io/webidl/#SecureContext和https://heycam.github.io/webidl/#SameObject。）

关于“安全上下文”，W3C的Secure Contexts文档（https://w3c.github.io/webappsec-secure-contexts/）中有详细解释。根据MDN，全站HTTPS和通过http://localhost交付的网页是安全的。可以通过window.isSecureContext属性来检测当前上下文是否安全。

另外还有一个重要原因，就是有时候HTTP的本地请求可能会被HTTPS服务器拒绝。

无论如何，我们在开发实践中都有可能碰到将本地Web服务HTTPS化的需求。这时候，我们可以创建自己私钥并签名一个根证书，并在开发环境中配置安装和信任自己的根证书。然后再通过这个根证书和私钥签发相应域名的SSL证书。

好吧，开始干吧。

首先生成一个RSA-2048加密的私钥，保存为localCA.key。生成过程中，会提示输入密码（pass phrase），以后在使用生成的私钥签发证书时都要输入这个密码。

接下来用这个私钥生成一个根SSL证书，保存为localCA.pem。有效期为1825天（5年）。

在此期间，会提示输入：

打开macOS中的“钥匙串访问”应用：

1、“文件 > 导入项目”，选择localCA.pem，打开（需要输入密码）

2、双击导入的证书，在“信任”中选择“始终信任”

3、退出当前窗口（需要输入密码），“此证书已标记为受所有用户信任”

首先，创建域名SSL证书的私钥，“ext”的意思在这里表示“泛域名”，可以随意命名

然后，用这个密钥创建一个CSR（Certificate Signing Request，证书签名请求）文件

在创建证书之前，还要创建一个配置文件，将其命名为ext.yourdomain.com.ext，包含如下内容：

最后，为*.yourdomain.com域名签发SSL证书

把生成的证书和私钥文件复制到相应目录

假设使用Webpack的devServer，配置如下：

配置HOST文件：

重启服务：

再换一个子域名：

参考资料

快速搭建你的Spark开发环境

一，搭建本地pyspark单机练习环境

以下过程本地单机版pyspark练习编程环境的配置方法。

注意：仅配置练习环境无需安装hadoop,无需安装scala.

1，安装Java8

注意避免安装其它版本的jdk否则可能会有不兼容spark的情况。注意设置JAVA_HOME，并添加它到默认路径PATH中

WINDOWS下安装jdk8详细教程可以参考：

https://www.cnblogs.com/heqiyoujing/p/9502726.html

安装成功后，在命令行中输入 java -version，可以看到类似如下的结果。

2，下载解压spark

spark官网下载: http://spark.apache.org/downloads.html

百度云盘链接: https://pan.baidu.com/s/1mUMavclShgvigjaKwoSF_A  密码:fixh

下载后解压放入到一个常用软件的安装路径，如：

/Users/liangyun/ProgramFiles/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2

对于Linux用户，和mac用户，建议像如下方式在~/.bashrc中设置环境变量，以便可以启动spark-submit和spark-shell。

windows用户可以忽略以下设置。

export PYTHONPATH=$/Users/liangyun/anaconda3/bin/python
export PATH="/Users/liangyun/anaconda3/bin:${PATH}"

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_172.jdk/Contents/Home
export SPARK_HOME="/Users/liangyun/ProgramFiles/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2"

export PYSPARK_PYTHON=$PYTHONPATH
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=$PYTHONPATH
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='notebook'

3，安装findspark

安装成功后可以在jupyter中运行如下代码

import findspark

#指定spark_home为刚才的解压路径,指定python路径
spark_home = "/Users/liangyun/ProgramFiles/spark-3.0.1-bin-hadoop3.2"
python_path = "/Users/liangyun/anaconda3/bin/python"
findspark.init(spark_home,python_path)

import pyspark 
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[4]")
sc = SparkContext(conf=conf)

print("spark version:",pyspark.__version__)
rdd = sc.parallelize(["hello","spark"])
print(rdd.reduce(lambda x,y:x+' '+y))

spark version: 3.0.1
hello spark

4，救命方案

如果以上过程由于java环境配置等因素没能成功安装pyspark。

可以在和鲸社区的云端notebook环境中直接学习pyspark。

和鲸社区的云端notebook环境中已经安装好了pyspark。

https://www.kesci.com/home/column/5fe6aa955e24ed00302304e0

二，运行pyspark的各种方式

pyspark主要通过以下一些方式运行。

1，通过pyspark进入pyspark单机交互式环境。

这种方式一般用来测试代码。

也可以指定jupyter或者ipython为交互环境。

2，通过spark-submit提交Spark任务到集群运行。

这种方式可以提交Python脚本或者Jar包到集群上让成百上千个机器运行任务。

这也是工业界生产中通常使用spark的方式。

3，通过zepplin notebook交互式执行。

zepplin是jupyter notebook的apache对应产品。

4, Python安装findspark和pyspark库。

可以在jupyter和其它Python环境中像调用普通库一样地调用pyspark库。

这也是本书配置pyspark练习环境的方式。

三，通过spark-submit提交任务到集群运行常见问题

以下为在集群上运行pyspark时相关的一些问题，

1，pyspark是否能够调用Scala或者Java开发的jar包？

答：只有Driver中能够调用jar包，通过Py4J进行调用，在excutors中无法调用。

2，pyspark如何在excutors中安装诸如pandas,numpy等包？

答：可以通过conda建立Python环境，然后将其压缩成zip文件上传到hdfs中，并在提交任务时指定环境。当然，最简单直接的方案是把你想要的anaconda环境打包成zip上传到集群hdfs环境中。注意，你打包的机器应当和集群的机器具有相同的linux操作系统。

3，pyspark如何添加自己编写的其它Python脚本到excutors中的PYTHONPATH中？

答：可以用py-files参数设置，可以添加.py,.egg 或者压缩成.zip的Python脚本，在excutors中可以import它们。

4，pyspark如何添加一些配置文件到各个excutors中的工作路径中？

答：可以用files参数设置，不同文件名之间以逗号分隔，在excutors中用SparkFiles.get(fileName)获取。

#提交python写的任务
spark-submit --master yarn \
--deploy-mode cluster \
--executor-memory 12G \
--driver-memory 12G \
--num-executors 100 \
--executor-cores 2 \
--conf spark.yarn.maxAppAttempts=2 \
--conf spark.default.parallelism=1600 \
--conf spark.sql.shuffle.partitions=1600 \
--conf spark.memory.offHeap.enabled=true \
--conf spark.memory.offHeap.size=2g\
--conf spark.task.maxFailures=10 \
--conf spark.stage.maxConsecutiveAttempts=10 \
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_PYTHON=./anaconda3.zip/anaconda3/bin/python #指定excutors的Python环境
--conf spark.yarn.appMasterEnv.PYSPARK_DRIVER_PYTHON = ./anaconda3.zip/anaconda3/bin/python  #cluster模式时候设置
--archives viewfs:///user/hadoop-xxx/yyy/anaconda3.zip #上传到hdfs的Python环境
--files  data.csv,profile.txt
--py-files  pkg.py,tqdm.py
pyspark_demo.py 

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