1 Livy 介绍

Apache Livy 是一个 Rest 服务，允许用户通过 Rest API 向 Spark cluster 提交作业。它的架构如下

用户通过 Rest API 向 livy server 提交作业请求，之后 server 会向 cluster manager（通常是 yarn）提交 spark 作业。Spark 作业以 cluster 模式运行，即 spark context 运行在 cluster 内，而非 livy server 中，之后 Livy 以 session 来管理这些 spark 作业。

2 Livy 入门

2.1 Rest API

Session 是 Livy 中一个非常重要的概念，几乎所有的操作都围绕它展开。
下面是一个例子：

import json, pprint, requests, textwrap

# 1. open 一个 session
host = 'http://localhost:8899'
data = {'kind': 'spark'}
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
r = requests.post(host + '/sessions', data=json.dumps(data), headers=headers)
r.json()

{u'state': u'starting', u'id': 0, u'kind': u'spark'}

# 2. 查询一下 session 状态，新建好的 session 处于 idle 状态
session_url = host + r.headers['location']
r = requests.get(session_url, headers=headers)
r.json()

{u'state': u'idle', u'id': 0, u'kind': u'spark'}

# 3. 发送一段代码，这段代码就是 spark 计算 Pi 的代码。这个时候 session 处于 running 状态，cluster 上的 spark 作业也运行起来了
data = {
  'code': textwrap.dedent("""
    val NUM_SAMPLES = 100000;
    val count = sc.parallelize(1 to NUM_SAMPLES).map { i =>
      val x = Math.random();
      val y = Math.random();
      if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
    }.reduce(_ + _);
    println(\"Pi is roughly \" + 4.0 * count / NUM_SAMPLES)
    """)
}
r = requests.post(statements_url, data=json.dumps(data), headers=headers)
pprint.pprint(r.json())

# 4. 获取计算结果
statement_url = host + r.headers['location']
r = requests.get(statement_url, headers=headers)
pprint.pprint(r.json())

{u'id': 1,
 u'output': {u'data': {u'text/plain': u'Pi is roughly 3.14004\nNUM_SAMPLES: Int = 100000\ncount: Int = 78501'},
             u'execution_count': 1,
             u'status': u'ok'},
 u'state': u'available'}
 
 # 5. 关闭 session，spark context 随即退出
session_url = 'http://localhost:8998/sessions/0'
requests.delete(session_url, headers=headers)

上面的作业提交的是一段 scala 代码。用户还可以提交 PySpark 作业，SparkR 作业等。不同的作业类型通过提交作业时的字段 kind 来标识，支持的 kind 有：

• spark

• pyspark

• sparkr

• sql

除了 kind 字段，Session 还有其他字段，比如 Session 状态，提交作业时指定 jar，spark 的作业参数等等。详情可参考官方文档。

2.2 Java API

Livy 还基于 rest api 封装了 Java 的客户端。下面是spark3.2.1及以上版本使用例子。

1. 首先导入 livy 的 jar：

   <dependency>
     <groupId>org.apache.livy</groupId>
     <artifactId>livy-client-http</artifactId>
     <version>0.8.0-incubating</version>
   </dependency>
   

2. 在具体使用时，用户需要事先 Livy 定义的 Job 抽象。下面是一个计算 Pi 的例子：

   import java.util.*;
   
   import org.apache.spark.api.java.*;
   import org.apache.spark.api.java.function.*;
   
   import org.apache.livy.*;
   
   public class PiJob implements Job<Double>, Function<Integer, Integer>,
     Function2<Integer, Integer, Integer> {
   
     private final int samples;
   
     public PiJob(int samples) {
       this.samples = samples;
     }
   
     @Override
     public Double call(JobContext ctx) throws Exception {
       List<Integer> sampleList = new ArrayList<Integer>();
       for (int i = 0; i < samples; i++) {
         sampleList.add(i + 1);
       }
   
       return 4.0d * ctx.sc().parallelize(sampleList).map(this).reduce(this) / samples;
     }
   
     @Override
     public Integer call(Integer v1) {
       double x = Math.random();
       double y = Math.random();
       return (x*x + y*y < 1) ? 1 : 0;
     }
   
     @Override
     public Integer call(Integer v1, Integer v2) {
       return v1 + v2;
     }
   }
   

3. 然后提交用 Livy 的 API 提交此作业：

   LivyClient client = new LivyClientBuilder()
     .setURI(new URI(livyUrl))
     .build();
   
   try {
     System.err.printf("Uploading %s to the Spark context...\n", piJar);
     client.uploadJar(new File(piJar)).get();
   
     System.err.printf("Running PiJob with %d samples...\n", samples);
     double pi = client.submit(new PiJob(samples)).get();
   
     System.out.println("Pi is roughly: " + pi);
   } finally {
     client.stop(true);
   }
   

3 重要参数

Livy 中有几个重要参数，如果对其不了解可能会导致不符合预期的行为。

此外 Livy 还有几个方面的重要参数，包括

• Access control

• Yarn app leakage check

• State recovery

等等，可以参考 livy 的 conf 模板。