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HDInsight의 Apache Spark 클러스터에서 Jupyter Notebook과 함께 외부 패키지 사용

  • 아티클

클러스터에 기본적으로 포함되지 않는 외부의 커뮤니티에서 제공하는 Apache maven 패키지를 사용하도록 HDInsight의 Apache Spark 클러스터에서 Jupyter Notebook을 구성하는 방법을 알아봅니다.

사용할 수 있는 패키지의 전체 목록은 Maven 리포지토리 를 검색할 수 있습니다. 다른 소스에서 사용 가능한 패키지 목록을 가져올 수도 있습니다. 예를 들어 커뮤니티 제공 패키지의 전체 목록은 Spark 패키지에서 사용할 수 있습니다.

이 문서에서는 Jupyter Notebook에서 spark-csv 패키지를 사용하는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

Jupyter Notebook에서 외부 패키지 사용

  1. Apache Spark 클러스터의 이름인 https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/jupyter곳CLUSTERNAME으로 이동합니다.

  2. 새 Notebook을 만듭니다. 새로 만들기를 선택한 다음, Spark를 선택합니다.

    새 Spark Jupyter Notebook을 만듭니다.

  3. 새 노트북이 만들어지고 Untitled.pynb 이름으로 열립니다. 맨 위에서 Notebook 이름을 선택하고 식별 이름을 입력합니다.

    노트북에 대한 이름을 제공합니다.

  4. %%configure Magic을 사용하여 외부 패키지를 사용하도록 노트북을 구성합니다. 외부 패키지를 사용하는 Notebook에서 %%configure Magic을 호출해야 합니다. 이렇게 하면 커널은 세션이 시작되기 전에 패키지를 사용하도록 구성됩니다.

    Important

    첫 번째 셀에서 커널을 구성하는 것을 잊은 경우 %%configure과 -f 매개 변수를 사용할 수 있지만 세션이 다시 시작되고 모든 진행률이 손실됩니다.

    HDInsight 버전 명령
    HDInsight 3.5 및 HDInsight 3.6용 %%configure
    { "conf": {"spark.jars.packages": "com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0" }}
    HDInsight 3.3 및 HDInsight 3.4용 %%configure
    { "packages":["com.databricks:spark-csv_2.10:1.4.0"] }

  5. 위의 코드 조각에는 Maven Center Repository의 외부 패키지에 대한 Maven 좌표가 필요합니다. 이 코드 조각에서 com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0 는 spark-csv 패키지에 대한 Maven 좌표입니다. 패키지의 좌표를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.

    a. Maven Repository에서 패키지를 찾습니다. 이 문서에서는 spark-csv를 사용합니다.

    b. 해당 리포지토리에서 GroupId, ArtifactId 및 Version 값을 수집합니다. 수집하는 값이 클러스터와 일치하는지 확인합니다. 이 경우에는 Scala 2.11 및 Spark 1.5.0 패키지를 사용하고 있지만, 해당 클러스터에 적합한 다른 Scala 또는 Spark 버전을 선택해야 할 수 있습니다. Spark Jupyter 커널에서 또는 Spark 제출 시 scala.util.Properties.versionString을 실행하여 클러스터에서 Scala 버전을 찾을 수 있습니다. Jupyter Notebook에서 sc.version을 실행하여 클러스터에서의 Spark 버전을 찾을 수 있습니다.

    Jupyter Notebook에서 외부 패키지를 사용합니다.

    c. 콜론(:)으로 구분된 세 개의 값을 연결합니다.

    com.databricks:spark-csv_2.11:1.5.0

  6. %%configure Magic을 사용하여 코드 셀을 실행합니다. 이렇게 하면 제공된 패키지를 사용하도록 기본 Livy 세션이 구성됩니다. 이제 아래와 같이 노트북의 다음 셀에서 패키지를 사용할 수 있습니다.

    val df = spark.read.format("com.databricks.spark.csv").
option("header", "true").
option("inferSchema", "true").
load("wasb:///HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv")

    HDInsight 3.4 이하의 경우 다음 코드 조각을 사용해야 합니다.

    val df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").
option("header", "true").
option("inferSchema", "true").
load("wasb:///HdiSamples/HdiSamples/SensorSampleData/hvac/HVAC.csv")

  7. 아래와 같이 코드 조각을 실행하여 이전 단계에서 만든 데이터 프레임의 데이터를 볼 수 있습니다.

    df.show()

df.select("Time").count()

참고 항목

시나리오

애플리케이션 만들기 및 실행

도구 및 확장

리소스 관리