「AWS上でのPySparkの展開におけるベストプラクティスは何ですか？」

「PySparkをAWS上で展開する際のベストプラクティスは何ですか？」

イントロダクション

ビッグデータと高度な分析において、PySparkは大規模なデータセットの処理と分散データの分析における強力なツールとして登場しています。AWSクラウド上でPySparkを展開することは、データ密集型のタスクに対してスケーラビリティと柔軟性を提供する画期的なものであり、Dockerコンテナと組み合わせることでシームレスで効率的なソリューションとなります。

しかし、クラウドインフラ上でPySparkを展開することは複雑で困難な場合があります。分散コンピューティング環境の設定やSparkクラスタの構成、リソースの管理などの詳細は、多くの人々がその完全な潜在能力を引き出すことから遠ざけてしまいます。

学習目標

PySpark、AWS、およびDockerの基本的なコンセプトを学び、クラウド上でPySparkクラスタを展開するための堅固な基盤を確立します。
AWSを使用してPySparkをDockerで設定する包括的なステップバイステップガイドに従い、AWSの設定、Dockerイメージの準備、およびSparkクラスタの管理を行います。
モニタリング、スケーリング、およびベストプラクティスへの適合により、AWS上でPySparkのパフォーマンスを最適化する戦略を発見し、データ処理ワークフローの最大限の活用を実現します。

この記事はデータサイエンスブログマラソンの一部として公開されました。

前提条件

PySparkをAWS上でDockerを使用して展開するための旅に出る前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください：

🚀 ローカルPySparkインストール： PySparkアプリケーションを開発およびテストするためには、ローカルマシンにPySparkをインストールすることが重要です。オペレーティングシステムの公式ドキュメントに従ってPySparkをインストールします。このローカルインストールは開発環境として機能し、AWSに展開する前にPySparkコードの記述とテストを行うことができます。

🌐 AWSアカウント： PySparkの展開に必要なクラウドインフラストラクチャとサービスにアクセスするためには、有効なAWS（Amazon Web Services）アカウントが必要です。AWSアカウントを持っていない場合は、AWSのウェブサイトでサインアップすることができます。新規ユーザにはリソースが制限された無料利用枠が提供されていますが、支払い情報の提供が必要となります。

🐳 Dockerのインストール： Dockerはこの展開プロセスで重要なコンポーネントです。Ubuntuオペレーティングシステム向けのインストール手順に従って、ローカルマシンにDockerをインストールします。Dockerコンテナを使用して、PySparkアプリケーションを一貫した形でカプセル化して展開することができます。

Windows

以下の
Windows向けDocker Desktopインストーラをダウンロードします。
インストーラをダブルクリックして実行します。
インストールウィザードの指示に従います。
インストールが完了したら、アプリケーションからDocker Desktopを起動します。

macOS

次の
Mac向けDocker Desktopインストーラをダウンロードします。
インストーラをダブルクリックして開きます。
DockerアイコンをApplicationsフォルダにドラッグします。
ApplicationsからDockerを起動します。

Linux（Ubuntu）

1. ターミナルを開き、パッケージマネージャを更新します：

sudo apt-get update

2. 必要な依存関係をインストールします：

sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

3. Dockerの公式GPGキーを追加します：

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg |  sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

4. Dockerリポジトリをセットアップします：

echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg]https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

5. パッケージインデックスを再度更新します：

sudo apt-get update

6. Dockerをインストールします：

sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

7. Dockerサービスを起動し有効化します：

sudo systemctl start dockersudo systemctl enable docker

8. インストールを確認します：

sudo docker --version

**** 1行に分割された行を追加します

Dockerのインストールに関するビデオチュートリアルを見る

AWSのセットアップ

Amazon Web Services（AWS）は、PySparkの展開のバックボーンであり、エラスティックコンテナーレジストリ（ECR）とエラスティックコンピュートクラウド（EC2）という2つの重要なサービスを使用して、動的なクラウド環境を作成します。

AWSアカウントの登録

まだ登録していない場合は、AWSサインアップページにアクセスしてアカウントを作成します。登録プロセスに従い、必要な情報を提供し、AWSの無料利用枠を超えて試験的に利用する場合は支払い情報を準備してください。

AWS無料利用枠

AWS初心者の方は、AWS無料利用枠を利用してください。この利用枠では、12か月間限定でリソースとサービスを無償で利用することができます。これはAWSを実際に利用することなく試すのに最適な方法です。

AWSアクセスキーとシークレットキー

AWSとのプログラム上のやり取りには、アクセスキーIDとシークレットアクセスキーが必要です。これらを生成するには、以下の手順に従ってください：

AWS管理コンソールにログインします。
「Identity & Access Management（IAM）」サービスに移動します。
左のナビゲーションペインで「ユーザー」をクリックします。
新しいユーザーを作成するか、既存のユーザーを選択します。
「セキュリティ認証情報」タブでアクセスキーを生成します。
アクセスキーIDとシークレットアクセスキーをメモしておきます。後で使用します。
ユーザーをクリックした後

エラスティックコンテナーレジストリ（ECR）

ECRは、AWSが提供する管理型Dockerコンテナーレジストリサービスです。ここにDockerイメージを保存するためのリポジトリとして使用します。ECRをセットアップするには、以下の手順に従ってください：

AWS管理コンソールで、Amazon ECRサービスに移動します。
新しいリポジトリを作成し、名前を付けてリポジトリの設定を構成します。
ECRリポジトリのURIをメモしておきます。Dockerイメージをプッシュする際に必要になります。

エラスティックコンピュートクラウド（EC2）

EC2は、クラウド上でスケーラブルな計算能力を提供し、PySparkアプリケーションをホストします。EC2インスタンスを設定するには、以下の手順に従ってください：

AWS管理コンソールで、EC2サービスに移動します。
ワークロードに適したインスタンスタイプを選択して新しいEC2インスタンスを起動します。
インスタンスの詳細とストレージオプションを構成します。
EC2インスタンスに安全に接続するために、キーペアを作成または既存のキーペアを選択します。

「「「」ここが重要な後にセキュリティグループを添付する」」」

ビデオチュートリアルを見る

将来の利用のためにAWSの設定値を保存する

  AWS_ACCESS_KEY_ID: YOURSAMPLEACCESSKEY AWS_ECR_LOGIN_URI: 123456789012.dkr.ecr.region.amazonaws.com AWS_REGION: us-east-1 AWS_SECRET_ACCESS_KEY: YOURSAMPLESECRETACCESSKEY12345 ECR_REPOSITORY_NAME: your-ecr-repository-name

GitHubシークレットと変数の設定

AWSの設定値が準備できたら、GitHubリポジトリでそれらを安全に設定します。GitHubシークレットと変数を使用して、セキュリティと便利さを追加します。これにより、PySparkの展開プロセスがさらにセキュアになります。

以下の手順に従ってAWSの値を設定してください:

GitHubリポジトリにアクセスする

PySparkプロジェクトをホストしているGitHubリポジトリに移動してください。

リポジトリの設定にアクセスする

リポジトリ内で「Settings」タブをクリックしてください。

シークレットの管理

左側のサイドバーに「Secrets」というオプションがあります。それをクリックしてGitHubのシークレット管理インターフェースにアクセスします。

新しいシークレットを追加する

ここでAWSの設定値をシークレットとして追加できます。
「New Repository Secret」をクリックして新しいシークレットを作成します。
AWSの各値に対応する目的の名前でシークレットを作成します（例：「AWS_ACCESS_KEY_ID」、「AWS_SECRET_ACCESS_KEY」、「AWS_REGION」など）。
「Value」フィールドに実際の値を入力します。

シークレットを保存する

各値に対して「Add secret」ボタンをクリックしてGitHubのシークレットとして保存します。

GitHubにAWSのシークレットが安全に保存されているので、GitHub Actionsのワークフローや展開中にAWSサービスに安全にアクセスすることができます。

ベストプラクティス

GitHubのシークレットは暗号化されており、必要な権限を持つ認証済みユーザーのみがアクセスできます。これにより、機密情報のセキュリティが保たれます。
GitHubのシークレットを使用することで、コードや設定ファイルに直接機密情報を公開することを避けることができ、プロジェクトのセキュリティが向上します。

あなたのAWSの設定値は、GitHubリポジトリに安全に設定されており、PySparkの展開ワークフローで簡単に利用できる状態になっています。

コード構造の理解

Dockerを使用してAWS上でPySparkを効果的に展開するためには、プロジェクトのコードの構造を把握することが重要です。以下に、コードベースを構成する要素を解説します。

├── .github│   ├── workflows│   │   ├── build.yml├── airflow├── configs├── consumerComplaint│   ├── cloud_storage│   ├── components│   ├── config│   │   ├── py_sparkmanager.py│   ├── constants│   ├── data_access│   ├── entity│   ├── exceptions│   ├── logger│   ├── ml│   ├── pipeline│   ├── utils├── output│   ├── .png├── prediction_data├── research│   ├── jupyter_notebooks├── saved_models│   ├── model.pkl├── tests├── venv├── Dockerfile├── app.py├── requirements.txt├── .gitignore├── .dockerignore

アプリケーションコード (app.py)

app.pyは、PySparkアプリケーションを実行するためのメインのPythonスクリプトです。
PySparkジョブのエントリーポイントであり、アプリケーションの中核を担当します。
このスクリプトをカスタマイズして、データ処理パイプライン、ジョブスケジューリングなどを定義することができます。

Dockerfile

Dockerfileには、PySparkアプリケーションのDockerイメージをビルドするための命令が含まれています。
ベースイメージの指定、必要な依存関係の追加、コンテナへのアプリケーションコードのコピー、ランタイム環境の設定などが記述されています。
このファイルは、アプリケーションをコンテナ化してシームレスな展開を行うために重要な役割を果たします。

Requirements (requirements.txt)

requirements.txtには、PySparkアプリケーションに必要なPythonパッケージと依存関係のリストが記載されています。
これらのパッケージはDockerコンテナ内にインストールされ、アプリケーションがスムーズに実行されるようにします。

GitHub Actions Workflows

GitHub Actions workflowsは、プロジェクトリポジトリ内の.github/workflows/に定義されています。
ビルド、テスト、展開プロセスを自動化します。
main.ymlなどのワークフローファイルは、コードのプッシュやプルリクエストなど特定のイベントが発生した時に実行する手順を示しています。

py_sparkmanager.pyのビルド

import osfrom dotenv import load_dotenvfrom pyspark.sql import SparkSession# .envから環境変数を読み込むload_dotenv()access_key_id = os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID")secret_access_key = os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY")# SparkSessionの初期化spark_session = SparkSession.builder.master('local[*]').appName('consumer_complaint') \    .config("spark.executor.instances", "1") \    .config("spark.executor.memory", "6g") \    .config("spark.driver.memory", "6g") \    .config("spark.executor.memoryOverhead", "8g") \    .config('spark.jars.packages', "com.amazonaws:aws-java-sdk:1.7.4,  org.apache.hadoop:hadoop-aws:2.7.3") \    .getOrCreate()# AWS S3アクセス設定のためのSparkSessionの設定spark_session._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.awsAccessKeyId", access_key_id)spark_session._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.awsSecretAccessKey", secret_access_key)spark_session._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.impl",               "org.apache.hadoop.fs.s3a.S3AFileSystem")spark_session._jsc.hadoopConfiguration().set("com.amazonaws.services.s3.enableV4", "true")spark_session._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.aws.credentials.provider",              "org.apache.hadoop.fs.s3a.BasicAWSCredentialsProvider")spark_session._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3a.endpoint", "ap-south-1.amazonaws.com")spark_session._jsc.hadoopConfiguration().set("fs.s3.buffer.dir", "tmp")

このコードは、SparkSessionをセットアップし、AWS S3アクセスに設定し、環境変数からAWSの認証情報をロードすることで、PySparkアプリケーションでAWSのサービスとシームレスに連携するためのものです。

PySpark Dockerイメージの準備 (重要)

このセクションでは、PySparkアプリケーションをカプセル化し、AWSで展開のために移植可能でスケーラブルなDockerイメージを作成する方法について説明します。 Dockerコンテナは、さまざまな環境でのシームレスな実行を保証するため、PySparkアプリケーションの一貫した環境を提供します。

Dockerfile

PySpark用のDockerイメージを構築するための鍵となるのは、明確に定義されたDockerfileです。このファイルには、PythonとPySparkの依存関係を含むコンテナ環境のセットアップ手順が記述されています。

FROM python:3.8.5-slim-buster# Ubuntuベースのイメージを使用FROM ubuntu:20.04# JAVA_HOMEを設定し、OpenJDK 8をインストールENV JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/RUN apt-get update -y \    && apt-get install -y openjdk-8-jdk \    && apt-get install python3-pip -y \    && apt-get clean \    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*# アプリケーションの環境変数を設定ENV AIRFLOW_HOME="/app/airflow"ENV PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3ENV PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/usr/bin/python3# アプリケーション用のディレクトリを作成し、作業ディレクトリに設定WORKDIR /app# 現在のディレクトリの内容をコンテナの作業ディレクトリにコピーするCOPY . /app# requirements.txtからPythonの依存関係をインストールするRUN pip3 install -r requirements.txt# アプリケーションの実行ポイントをapp.pyスクリプトに設定するCMD ["python3", "app.py"]

Dockerイメージのビルド

Dockerfileが準備できたら、以下のコマンドを使用してDockerイメージをビルドできます:

docker build -t your-image-name

your-image-nameを希望するDockerイメージの名前とバージョンに置き換えてください。

ローカルイメージの確認

イメージをビルドした後、以下のコマンドを使用してローカルのDockerイメージをリストできます:

docker imagesdocker ps -a docker system df

DockerでPySparkを実行する

Dockerイメージが準備できたら、DockerコンテナでPySparkアプリケーションを実行できます。以下のコマンドを使用してください:

docker run -your-image-name

「「「時にdocker runコマンドが動作しない場合は、以下のコマンドを使用してください。」」」

docker run 80:8080 your-image-namedocker run 8080:8080 your-image-name

AWSでのPySparkの展開

このセクションでは、Dockerコンテナを使用してAWSでPySparkアプリケーションを展開する方法について説明します。この展開では、Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）インスタンスを起動してPySparkクラスタを作成します。

EC2インスタンスの起動

EC2ダッシュボードで、「インスタンスの起動」をクリックします。
必要に応じて、ニーズに合ったAmazon Machine Image（AMI）を選択します（通常はLinuxベースです）。
ワークロードに応じて、インスタンスタイプ（例：m5.large、c5.xlarge）を選択します。
インスタンスの詳細、クラスタ内のインスタンスの数などを設定します。
必要に応じて、ストレージ、タグ、セキュリティグループを追加します。

これが上述のすべてです。

EC2インスタンスへの接続

インスタンスが起動したら、PySparkクラスタを管理するためにそれにSSHで接続できます。

以下のコマンドを書く

Dockerのインストールスクリプトをダウンロードします。

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh

ルート権限を持つ Docker インストールスクリプトを実行します

sudo sh get-docker.sh

現在のユーザーを docker グループに追加します（‘ubuntu’ を自分のユーザー名に置き換えてください）

sudo usermod -aG docker ubuntu

新しいシェルセッションを実行するか、’newgrp’ を使用して変更を有効にします

newgrp docker

GitHub セルフホステッドランナーの構築

GitHub Actions のためのセルフホステッドランナーを設定します。CI/CD ワークフローを実行する責任を持ちます。セルフホステッドランナーはインフラストラクチャ上で実行され、特定の設定やローカルリソースへのアクセスが必要なワークフローを実行するのに最適な選択肢です。

セルフホステッドランナーの設定

設定をクリックします
アクションをクリック -> ランナー

新しいセルフホステッドランナーをクリックします

以下のコマンドを EC2 マシンに記述します

フォルダを作成します：このコマンドは actions-runner という名前のディレクトリを作成し、現在のディレクトリをこの新しく作成したフォルダに変更します。

$ mkdir actions-runner && cd actions-runner

最新のランナーパッケージをダウンロードします：このコマンドは Linux x64 向けの GitHub Actions ランナーパッケージをダウンロードし、actions-runner-linux-x64-2.309.0.tar.gz というファイル名で保存します。

$ curl -o actions-runner-linux-x64-2.309.0.tar.gz -L https://github.com/actions/runner/releases/download/v2.309.0/actions-runner-linux-x64-2.309.0.tar.gz

オプション：ハッシュを検証します：このコマンドはダウンロードしたパッケージの整合性を確認するためにハッシュを検証します。ダウンロードしたパッケージの SHA-256 ハッシュを計算し、既知の期待されるハッシュと比較します。一致する場合、パッケージは有効と見なされます。

$ echo "2974243bab2a282349ac833475d241d5273605d3628f0685bd07fb5530f9bb1a  actions-runner-linux-x64-2.309.0.tar.gz" | shasum -a 256 -c

インストーラを展開します：このコマンドはダウンロードしたパッケージの内容を展開します。展開するファイルは tar ボール（圧縮アーカイブ）です。

$ tar xzf ./actions-runner-linux-x64-2.309.0.tar.gz

最後のステップ、実行します：このコマンドは提供された設定でランナーを起動します。指定したリポジトリの GitHub Actions ワークフローを実行するようにランナーをセットアップします。

$ ./run.sh

継続的インテグレーションと継続的デリバリー（CI/CD）ワークフローの設定

CI/CD パイプラインでは、build.yaml ファイルがアプリケーションのビルドとデプロイに必要な手順を定義する重要な役割を果たします。この設定ファイルは、CI/CD プロセスのワークフローを指定し、コードのビルド、テスト、デプロイ方法などを定義します。build.yaml の設定とその重要性について解説しましょう。

ワークフローの概要

build.yaml ファイルは、CI/CD パイプライン中に実行されるタスクを概説します。継続的インテグレーションのステップとしてアプリケーションのビルドとテスト、継続的デリバリーのステップとしてアプリケーションの異なる環境への展開を定義します。

継続的インテグレーション (CI)

このフェーズでは、コードのコンパイル、単体テスト、コード品質チェックなどのタスクが通常含まれます。build.yaml ファイルは、これらのタスクを実行するために必要なツール、スクリプト、コマンドを指定します。たとえば、コード品質を確保するためにユニットテストの実行をトリガーするかもしれません。

継続的デリバリー (CD)

成功した CI の後、CD フェーズでは、ステージングや本番などの異なる環境へアプリケーションを展開します。build.yaml ファイルは、展開方法、展開の位置やタイミング、使用する設定などを指定します。

依存関係の管理

build.yamlファイルには、プロジェクトの依存関係に関する詳細がよく含まれています。アプリケーションの正常なビルドと展開には、外部ライブラリや依存関係をどこから取得するかを定義することが重要です。

環境変数

CI/CDワークフローでは、APIキーまたは接続文字列などの環境固有の設定が必要になることがよくあります。build.yamlファイルでは、これらの環境変数が各パイプライン段階ごとにどのように設定されるかを定義することができます。

通知とアラート

CI/CDプロセス中の障害や問題の場合、通知とアラートは重要です。build.yamlファイルでは、これらのアラートをどのように、誰に送信するかを設定できます。これにより、問題が迅速に対処されることが保証されます。

アーティファクトと出力

CI/CDワークフローによって、build.yamlファイルは生成すべきアーティファクトやビルドの出力物、保存場所などを指定する場合があります。これらのアーティファクトは展開やさらなるテストに使用することができます。

build.yamlファイルとそのコンポーネントを理解することで、プロジェクトのニーズに合わせてCI/CDワークフローを効果的に管理およびカスタマイズすることができます。これはコードの変更から本番環境への展開までの自動化プロセスの設計図です。

CI/CDパイプライン

build.yamlの設定の具体的な詳細とCI/CDパイプラインに組み込む方法に基づいて、コンテンツをさらにカスタマイズすることができます。

name: workflowon:  push:    branches:      - main    paths-ignore:      - 'README.md'permissions:  id-token: write  contents: readjobs:  integration:    name: Continuous Integration    runs-on: ubuntu-latest    steps:      - name: Checkout Code        uses: actions/checkout@v3      - name: Lint code        run: echo "リポジトリのリント処理"      - name: Run unit tests        run: echo "ユニットテストを実行中"  build-and-push-ecr-image:    name: Continuous Delivery    needs: integration    runs-on: ubuntu-latest    steps:      - name: Checkout Code        uses: actions/checkout@v3      - name: Install Utilities        run: |          sudo apt-get update          sudo apt-get install -y jq unzip      - name: Configure AWS credentials        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v1        with:          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}          aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}      - name: Login to Amazon ECR        id: login-ecr        uses: aws-actions/amazon-ecr-login@v1      - name: Build, tag, and push image to Amazon ECR        id: build-image        env:          ECR_REGISTRY: ${{ steps.login-ecr.outputs.registry }}          ECR_REPOSITORY: ${{ secrets.ECR_REPOSITORY_NAME }}          IMAGE_TAG: latest        run: |          # ドッカーコンテナをビルドし、          # ECRにプッシュして、          # ECSにデプロイできるようにする          docker build -t $ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG .          docker push $ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY:$IMAGE_TAG          echo "::set-output name=image::$ECR_REGISTRY/$ECR_REPOSITORY            :$IMAGE_TAG"                      Continuous-Deployment:    needs: build-and-push-ecr-image    runs-on: self-hosted    steps:      - name: Checkout        uses: actions/checkout@v3      - name: Configure AWS credentials        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v1        with:          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}          aws-region: ${{ secrets.AWS_REGION }}      - name: Login to Amazon ECR        id: login-ecr        uses: aws-actions/amazon-ecr-login@v1                  - name: Pull latest images        run: |         docker pull ${{secrets.AWS_ECR_LOGIN_URI}}/${{ secrets.         ECR_REPOSITORY_NAME }}:latest      - name: Stop and remove sensor container if running        run: |         docker ps -q --filter "name=sensor" | grep -q . && docker stop sensor         && docker rm -fv sensor             - name: Run Docker Image to serve users        run: |         docker run -d -p 80:8080 --name=sensor -e 'AWS_ACCESS_KEY_ID=                  ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}       ' -e 'AWS_SECRET_ACCESS_KEY=${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}'       -e 'AWS_REGION=${{ secrets.AWS_REGION }}'  ${{secrets.AWS_ECR_LOGIN_URI}}/      ${{ secrets.ECR_REPOSITORY_NAME }}:latest      - name: Clean previous images and containers        run: |         docker system prune -f

注意：すべての分割線を1つのものとして結合問題が発生した場合は、最後に言及したGitHubリポジトリを参照してください。

継続的デプロイジョブ：

このジョブは「ビルドとECRイメージのプッシュジョブ」に依存しており、セルフホストランナーで実行するように構成されています。
コードをチェックアウトし、AWSの認証情報を設定します。
Amazon ECRにログインします。
指定されたECRリポジトリから最新のDockerイメージをpullします。
実行中の場合、「sensor」という名前のDockerコンテナを停止および削除します。
指定された設定、環境変数、および先にpullしたDockerイメージを使用して、「sensor」という名前のDockerコンテナを実行します。
最後に、前のDockerイメージとコンテナをdocker system pruneを使用してクリーンアップします。

コードの変更時にワークフローの実行を自動化する

コードの変更に対してワークフローをシームレスに応答するようにするために、リポジトリを設定して、コードのコミットまたはプッシュ時にワークフローを自動的にトリガーすることができます。コードを保存してリポジトリに変更をプッシュするたびに、CI/CDパイプラインが魔法を行い始めます。

ワークフローの実行を自動化することで、手動の介入なしでアプリケーションを最新の変更状態に保つことができます。この自動化により、開発効率が大幅に向上し、コードの変更に対する迅速なフィードバックを提供することが容易になり、開発サイクルの早い段階で問題を見つけて解決することが容易になります。

コードの変更時にワークフローの自動実行を設定するには、次の手順に従ってください：

git add .git commit -m "メッセージ"git push origin main

結論

この包括的なガイドでは、EC2とECRを使用してAWS上でPySparkを展開する手順を詳しく説明しました。コンテナ化と継続的統合および配信を活用することで、大規模なデータ分析と処理タスクを管理するための堅牢で適応性のあるソリューションを提供します。このブログで説明されている手順に従うことで、PySparkのフルパワーをクラウド環境で活用し、AWSが提供する拡張性と柔軟性を活用することができます。

AWSは、EC2やECRからEMRのような専門サービスまで、多くの展開オプションを提供していることを念頭に置いておくことが重要です。使用する方法の選択は、プロジェクトの固有の要件によって異なります。ここで示されているコンテナ化アプローチを選択するか、別のAWSサービスを選択するかは、PySparkをデータ駆動型アプリケーションで効果的に活用することが重要です。AWSをプラットフォームとして利用すると、PySparkのフルポテンシャルを最大限に引き出し、データ分析と処理の新しい時代を迎える準備が整っています。EMRなどのサービスを試してみて、特定のユースケースや好みにより合うかどうかを探索してください。AWSは、プロジェクトの固有のニーズを満たすためにPySparkを展開するための多様なツールキットを提供しています。

主なポイント

Dockerを使用してAWS上でPySparkを展開することで、ビッグデータ処理が効率化し、スケーラビリティと自動化が提供されます。
GitHub Actionsを使用することで、CI/CDパイプラインが簡素化され、コードのデプロイがシームレスに行われます。
EC2やECRなどのAWSのサービスを活用することで、堅牢なPySparkクラスター管理が確保されます。
このチュートリアルでは、データ集約タスクにクラウドコンピューティングのパワーを活用するための準備が整っています。

よくある質問

さらなる学習のためのリソース

GitHubリポジトリ： Consumer Complaint Dispute Prediction GitHubリポジトリで、このチュートリアルで使用された完全なソースコードと設定にアクセスできます。
Dockerドキュメント： 公式Dockerドキュメントを探索することで、Dockerとコンテナ化についてさらに詳しく学ぶことができます。包括的なガイド、ベストプラクティス、およびDockerのマスターへのヒントがあります。
GitHub Actionsドキュメント： GitHub Actionsドキュメントを参照することで、GitHub Actionsのフルパワーを発揮することができます。ワークフローの作成、カスタマイズ、自動化に役立つリソースです。
PySpark公式ドキュメント： 公式PySparkドキュメントで、ビッグデータ処理のためのAPI、関数、およびライブラリについて詳しく学ぶことができます。

この記事に表示されるメディアはAnalytics Vidhyaが所有しておらず、著者の裁量で使用されています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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