Mi primer experimento con .Net for Apache Spark

Ejecutando el primer ejemplo de .Net for Apache Spark en mi equipo


Mi primer experimento con .Net for Apache Spark

Sé que últimamente lo digo mucho, pero estoy aprendiendo a programar con Spark utilizando sobre todo Spark Sql y algo de PySpark.

Llevo unos meses viendo de lejos la posibilidad de utilizar C # con Spark mediante el nuevo (para mí) proyecto de Microsoft .Net for Apache Spark (a partir de ahora Spark.Net).

Hasta ahora parecía demasiado básico, pero tras ver los últimos vídeos y, sobre todo, la integración con Databricks que parece tener buena pinta, me he decidido a experimentar un poco. No tengo problema en programar con Python o Scala, pero me siento mucho más cómodo con C #, por tanto, para mí al menos, escribir aplicaciones en mi lenguage preferido es una ventaja (siempre y cuando funcione, por supuesto).

Mi intención era seguir el primer tutorial , un ejemplo que todo el que haya trabajado con PySpark conoce: contar las palabras de un archivo. Sencillo.

El tutorial está bien, excepto que ya tengo instalado Spark en WSL y por tanto las instrucciones de cómo instalar Spark.Net sobre Windows no me sirven, de hecho me han confundido más que ayudar, así que comencemos por instalar Spark.Net en nuestro WSL.

Instalación de.Net for Apache Spark sobre WSL

Supongo que los programadores de.Net en Linux ya habrán pasado por ésto, pero yo que soy nuevo en esto de WSL aún no había instalado.Net Core en mi sistema. Por tanto lo primero es instalarlo. Las instrucciones de instalación son las mismas que la instalación de.Net Core en Ubuntu , por tanto, sigamos las instrucciones.

Lo primero que tenemos que hacer es añadir la clave de Microsoft a la lista de claves de confianza para el administrador de paquetes:

	
		wget https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/20.04/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.deb
		sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
	

Y posteriormente, instalar el runtime de Net Core 3.1 (por supuesto, si queréis compilar utilizando WSL, deberéis instalar el SDK no el runtime):

	
		sudo apt-get update; \
		  sudo apt-get install -y apt-transport-https && \
		  sudo apt-get update && \
		  sudo apt-get install -y dotnet-runtime-3.1
	

En teoría eso es todo, si ejecutáis el comando dotnet debería aparecer ya la información sobre la versión de.Net Core.

En mi máquina, lo anterior no funcionó. No debo ser el único porque hay una sección de problemas con APT en esta misma página de la que obtuve los siguientes comandos:

	
		sudo dpkg --purge packages-microsoft-prod && sudo dpkg -i packages-microsoft-prod.deb
		sudo apt-get update
		sudo apt-get install dotnet-runtime-3.1
	

Afortunadamente, esta vez funcionó sin problema y no tuve que utilizar el párrafo que continuaba el artículo que parecía mucho más preocupante.

Así pues, ya tenemos.Net Core instalado en nuestro sistema WSL, lo siguiente es descargar la versión de Linux de.Net for Apache Spark.

Podemos conseguir la última versión de la librería en la sección de releases de Github , en concreto, podemos utilizar los siguientes comandos para descargar, descomprimir y mover los archivos descomprimidos a una carpeta:

	
		wget https://github.com/dotnet/spark/releases/download/v0.11.0/Microsoft.Spark.Worker.netcoreapp3.1.linux-x64-0.11.0.tar.gz
		tar xvf Microsoft.Spark.Worker.netcoreapp3.1.linux-x64-0.11.0.tar.gz
		sudo mv Microsoft.Spark.Worker-0.11.0/ /opt/SparkNetWorker
	

He dejado la librería sobre /opt /SparkNetWorker pero siéntase libre de moverlo a cualquier otro lugar.

Por último tenemos que añadir una variable de entorno ( DOTNET _WORKER _DIR ) con el directorio donde se encuentra.Net for Apache Spark. Para eso editamos el archivo de configuración:

	
		nano ~/.bashrc
	

Al final de ese archivo, añadimos la variable con la siguiente línea:

	
		export DOTNET_WORKER_DIR = "/opt/SparkNetWorker"
	

Por supuesto, recuerde cambiar el nombre de directorio si ha dejado las librerías en otro lugar.

Por último sólo debemos refrescar la configuración:

	
		source ~/.bashrc
	

En teoría, ya está todo instalado, sólo nos queda crear una aplicación que podamos ejecutar.

Creación de una aplicación con Spark.Net

Para este ejemplo, he seguido los pasos del tutorial que mencionaba al principio del artículo, pero por si acaso no lo tiene a mano:

  • Cree un nuevo proyecto de consola con.Net Core 3.1 (yo lo he llamado TestSparkNet pero de nuevo...)
  • Añada el paquete Nuget Microsoft.Spark .
  • Sobrescriba el contenido del archivo Program.cs con este código:
	
using System;
using Microsoft.Spark.Sql;

namespace TestSparkNet
{
	class Program
	{
		static void Main(string[] args)
        {
            // Create a Spark session.
            SparkSession spark = SparkSession
                .Builder()
                .AppName("word_count_sample")
                .GetOrCreate();

            // Create initial DataFrame.
            DataFrame dataFrame = spark.Read().Text("input.txt");

            // Count words.
            DataFrame words = dataFrame
                .Select(Functions.Split(Functions.Col("value"), " ").Alias("words"))
                .Select(Functions.Explode(Functions.Col("words"))
                .Alias("word"))
                .GroupBy("word")
                .Count()
                .OrderBy(Functions.Col("count").Desc());

            // Show results.
            words.Show();

            // Stop Spark session.
            spark.Stop();
        }
	}
}
	

El código anterior lee un archivo llamado input.txt , así que una vez compilado, cree ese archivo en el directorio de depuración e introduzca algunas líneas de texto.

Antes de continuar, echemos un vistazo a los archivos del proyecto:

Archivos del proyecto de ejemplo

Si nos fijamos, vemos que el paquete Nuget ha añadido dos paquetes jar a nuestro proyecto: uno de ellos es importante en la ejecución de la aplicación que veremos en el siguiente paso.

Último paso: ejecutar sobre Spark

Lo último que nos queda es compilar y ejecutar la aplicación en Spark. Para ello, nos colocamos en el directorio donde se ha compilado la aplicación y utilizamos el comando spark -submit de esta forma:

	
		spark-submit \
			--class org.apache.spark.deploy.dotnet.DotnetRunner \
			--master local \
			microsoft-spark-2.4.x-0.11.0.jar \
			dotnet TestSparkNet.dll
	

Si os fijáis, microsoft -spark -2.4.x -0.11.0.jar es uno de los paquetes jar que nos ha instalado el paquete Nuget. Parece previsible pensar que en el futuro esta versión cambie. Téngalo en cuenta si lee este artículo dentro de un par de meses.

Y tras unos segundos de incertidumbre con infinidad de líneas de log en la pantalla (Spark puede ser bastante dicharachero en algunos casos), podemos ver el resultado de la aplicación:

Resultado de la aplicación de Spark.Net

Sí, sé que no parece muy impresionante, pero para ser el primer experimento no está mal y al fin y al cabo parece demostrado que podemos ejecutar aplicaciones.Net sobre Spark en WSL sin complicarnos demasiado la vida.

Seguiré estudiando un poco más y preparando aplicaciones más complejas. Continuaremos informando.

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