在 Azure Databricks 作业中使用 JAR

项目
11/18/2024

Java 存档或 JAR 文件格式基于常用的 ZIP 文件格式，用于将多个 Java 或 Scala 文件聚合为一个。使用 JAR 任务，可以确保在 Azure Databricks 作业中快速可靠地安装 Java 或 Scala 代码。本文提供了一个示例，演示如何创建 JAR 以及如何创建一个运行在 JAR 中打包的应用程序的作业。在此示例中，你将：

创建定义示例应用程序的 JAR 项目。
将示例文件捆绑到 JAR 中。
创建一个作业来运行 JAR。
运行作业并查看结果。

开始之前

若要完成此示例，需要准备好以下各项：

对应于 Java JAR 的 Java 开发工具包 (JDK)。
对应于 Scala JAR 的 JDK 和 sbt。

步骤 1：为示例创建本地目录

创建一个本地目录用于保存示例代码和生成的项目，例如 databricks_jar_test。

步骤 2：创建 JAR

按照以下说明使用 Java 或 Scala 创建 JAR。

创建 Java JAR

在 databricks_jar_test 文件夹中创建名为 PrintArgs.java 的文件，其中包含以下内容：

import java.util.Arrays;

public class PrintArgs {
  public static void main(String[] args) {
    System.out.println(Arrays.toString(args));
  }
}

编译 PrintArgs.java 文件，以创建 PrintArgs.class 文件：
```
javac PrintArgs.java
```

（可选）运行编译的程序：

java PrintArgs Hello World!

# [Hello, World!]

在 PrintArgs.java 和 PrintArgs.class 文件所在的文件夹中，创建一个名为 META-INF 的文件夹。
在 META-INF 文件夹中，创建名为 MANIFEST.MF 的文件，包含以下内容。请务必在此文件末尾添加一个换行符：
```
Main-Class: PrintArgs
```
从 databricks_jar_test 文件夹的根目录创建一个名为 PrintArgs.jar 的 JAR：
```
jar cvfm PrintArgs.jar META-INF/MANIFEST.MF *.class
```
（可选）若要测试它，请从 databricks_jar_test 文件夹的根目录运行 JAR：
```
java -jar PrintArgs.jar Hello World!

# [Hello, World!]
```
注意

如果遇到错误“no main manifest attribute, in PrintArgs.jar”，请务必在 MANIFEST.MF 文件的末尾添加换行符，然后再次尝试创建并运行 JAR。
将 PrintArgs.jar 上传到某个卷。请参阅将文件上传到 Unity Catalog 卷。

创建 Scala JAR

在 databricks_jar_test 文件夹中创建名为 build.sbt 的空文件，在其中添加以下内容：

ThisBuild / scalaVersion := "2.12.14"
ThisBuild / organization := "com.example"

lazy val PrintArgs = (project in file("."))
  .settings(
    name := "PrintArgs"
  )

在 databricks_jar_test 文件夹中，创建文件夹结构 src/main/scala/example。

在 example 文件夹中创建名为 PrintArgs.scala 的文件，其中包含以下内容：

package example

object PrintArgs {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    println(args.mkString(", "))
  }
}

编译程序：
```
sbt compile
```

（可选）运行编译的程序：

sbt "run Hello World\!"

# Hello, World!

在 databricks_jar_test/project 文件夹中创建名为 assembly.sbt 的文件，其中包含以下内容：
```
addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "2.0.0")
```
从 databricks_jar_test 文件夹的根目录中，运行 assembly 命令，该命令会在 target 文件夹下生成 JAR：
```
sbt assembly
```

（可选）若要测试它，请从 databricks_jar_test 文件夹的根目录运行 JAR：

java -jar target/scala-2.12/PrintArgs-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar Hello World!

# Hello, World!

将 PrintArgs-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar 上传到某个卷。请参阅将文件上传到 Unity Catalog 卷。

步骤 3. 创建一个 Azure Databricks 作业来运行 JAR

转到 Azure Databricks 登陆页并执行以下操作之一：
- 在边栏中，单击“ 工作流”，然后单击“”。
- 在边栏中，单击 “新建”，然后从菜单中选择“作业”。
在“任务”选项卡上显示的任务对话框中，将“为作业添加名称...”替换为你的作业名称，例如 JAR example。
对于“任务名称”，请输入任务的名称，例如 java_jar_task（适用于 Java）或 scala_jar_task（适用于 Scala）。
对于“类型”，请选择“JAR”。
对于此示例，请输入 PrintArgs（适用于 Java）或 example.PrintArgs（适用于 Scala）作为“Main 类”。
对于“群集”，选择兼容的群集。请参阅 Java 和 Scala 库支持。
对于“依赖库”，请单击“+ 添加”。
在已选中“卷”的“添加依赖库”对话框中，将已在上一步上传了 JAR（PrintArgs.jar 或 PrintArgs-assembly-0.1.0-SNAPSHOT.jar）的位置输入到“卷文件路径”中，或通过筛选或浏览来查找 JAR。选择该文件夹。
单击“添加” 。
对于此示例，请输入 ["Hello", "World!"] 作为“参数”。
单击添加。

步骤 4：运行作业并查看作业运行详细信息

单击以运行工作流。若要查看运行详细信息，请在“已触发的运行”弹出窗口中单击“查看运行”，或者在作业运行视图中单击运行“开始时间”列中的链接。

运行完成后，输出会显示在“输出”面板中，其中包括传递给任务的参数。

JAR 作业的输出大小限制

作业输出（如发送到 stdout 的日志输出）的大小限制为 20MB。如果总输出更大，将取消运行并将其标记为失败。

若要避免遇到此限制，可以通过将 spark.databricks.driver.disableScalaOutput Spark 配置设置为 true 来阻止 stdout 从驱动程序返回到 Azure Databricks。默认情况下，标志值为 false。该标志控制 Scala JAR 作业和 Scala 笔记本的单元格输出。如果启用该标志，Spark 不会将作业执行结果返回给客户端。该标志不影响写入群集日志文件中的数据。 Databricks 建议仅为 JAR 作业的作业群集设置此标志，因为此标志会禁用笔记本结果。

建议：使用共享的 `SparkContext`

由于 Azure Databricks 是一个托管服务，因此可能需要进行一些代码更改才能确保 Apache Spark 作业正常运行。 JAR 作业程序必须使用共享 SparkContext API 来获取 SparkContext。由于 Azure Databricks 初始化 SparkContext，因此调用 new SparkContext() 的程序会失败。若要获取 SparkContext，请只使用由 Azure Databricks 创建的共享 SparkContext：

val goodSparkContext = SparkContext.getOrCreate()
val goodSparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate()

在使用共享 SparkContext 时，还应避免使用几种方法。

请勿调用 SparkContext.stop()。
请勿在 Main 程序的末尾调用 System.exit(0) 或 sc.stop()。这可能会导致未定义的行为。

建议：使用 `try-finally` 块进行作业清理

假设有一个由两部分组成的 JAR：

jobBody()，包含作业的主要部分。
jobCleanup() 必须在 jobBody() 之后执行，不管该函数是成功还是返回了异常。

例如，jobBody() 创建表，而 jobCleanup() 会删除这些表。

若要确保调用清理方法，安全的方法是在代码中放置一个 try-finally 块：

try {
  jobBody()
} finally {
  jobCleanup()
}

不应尝试使用 sys.addShutdownHook(jobCleanup) 或以下代码进行清理：

val cleanupThread = new Thread { override def run = jobCleanup() }
Runtime.getRuntime.addShutdownHook(cleanupThread)

由于 Spark 容器的生存期在 Azure Databricks 中的管理方式，shutdown 挂钩的运行并不可靠。

配置 JAR 作业参数

使用 JSON 字符串数组将参数传递给 JAR 作业。请参阅传递给作业 API 中spark_jar_task操作 (POST /jobs/create) 的请求正文中的 spark_jar_task 对象。若要访问这些参数，请检查传入到 main 函数中的 String 数组。

管理库依赖项

Spark 驱动程序的某些库依赖项不能重写。如果作业添加了有冲突的库，则以 Spark 驱动程序库依赖项优先。

若要获取驱动程序库依赖项的完整列表，请在附加到使用同一 Spark 版本配置的群集（或包含要检查的驱动程序的群集）的笔记本中运行以下命令：

%sh
ls /databricks/jars

为 JAR 定义库依赖项时，Databricks 建议将 Spark 和 Hadoop 列为 provided 依赖项。在 Maven 中，添加 Spark 和 Hadoop 作为提供的依赖项：

<dependency>
  <groupId>org.apache.spark</groupId>
  <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
  <version>2.3.0</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  <artifactId>hadoop-core</artifactId>
  <version>1.2.1</version>
  <scope>provided</scope>
</dependency>

在 sbt 中，添加 Spark 和 Hadoop 作为提供的依赖项：

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.3.0" % "provided"
libraryDependencies += "org.apache.hadoop" %% "hadoop-core" % "1.2.1" % "provided"

提示

为依赖项指定正确的 Scala 版本，具体取决于你所运行的版本。

后续步骤

要详细了解如何创建和运行 Azure Databricks 作业，请参阅计划和编排工作流。

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