使用 MRJob 将作业提交到 EMR 集群
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【中文标题】使用 MRJob 将作业提交到 EMR 集群【英文标题】:Submit jobs to EMR cluster using MRJob 【发布时间】:2016-04-26 19:50:57 【问题描述】:MRJob 等到每个作业完成后再将控制权交还给用户。我将一个大型 EMR 步骤分解为多个较小的步骤,并希望一次性提交它们。
文档讨论了programmatically submitting tasks,但示例代码也等待作业完成(因为他们调用了blocks until the job is complete 的runner.run() 命令)。
此外,EMR 有 256 个活动作业的限制,但是,我们如何填充这 256 个作业,而不是循环并在附加的控制台上获取输出。
【问题讨论】:
【参考方案1】:经过几天的尝试,以下是我能想到的最好的。
我最初的尝试是,当我意识到当终端分离时提交的作业不会被剔除时,是(在 bash 脚本中)提交并终止作业。然而,这并没有很好地工作,因为 AWS 限制了对 EMR 的调用,因此一些作业在提交之前就被终止了。
当前最佳解决方案
from jobs import MyMRJob
import logging
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format = '%(asctime)-15s %(levelname)-8s %(message)s',
)
log = logging.getLogger('submitjobs')
def main():
cluster_id="x-MXMXMX"
log.info('Cluster: %s', cluster_id)
for i in range(10):
n = '%04d' % i
log.info('Adding job: %s', n)
mr_job = MyMRJob(args=[
'-r', 'emr',
'--conf-path', 'mrjob.conf',
'--no-output',
'--output-dir', 's3://mybucket/mrjob/%s' % n,
'--cluster-id', cluster_id,
'input/file.%s' % n
])
runner = mr_job.make_runner()
# the following is the secret sauce, submits the job and returns
# it is a private method though, so may be changed without notice
runner._launch()
if __name__ == '__main__':
main()
【讨论】:
以上是关于使用 MRJob 将作业提交到 EMR 集群的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
MapReduce 作业(用 python 编写)在 EMR 上运行缓慢
如何从 Lambda 函数在亚马逊 EMR 上执行 spark 提交?