互联网行业每天都有大量的日志生成，需要在固定时间段对数据进行 ETL 工作。用户常规的做法是启动一组长期运行的 EMR 集群，配置远程提交任务的服务器，结合自身的任务调度系统定期提交任务，但集群执行完成任务之后会闲置，造成不必要的开销。另一种方法是在需要执行任务的时候启动集群，任务完成之后关闭集群，但因为每次启动集群后，主节点与核心节点的 IP 都会发生分变化，导致每次都需要重新配置提交任务的服务器，造成额外的工作负担。本文介绍了一种通过 Apache Airflow 任务调度系统动态启停 Amazon EMR 集群的方法，并通过 EMR 内置的 Livy 远程提交作业，这样可以节省大量的成本并且无需进行过多的额外配置。
1. 相关技术介绍
在开始之前，请先对以下技术进行简单了解。
1.1 Apache Airflow
Apache Airflow 是一款开源的任务调度系统，用户通过创建 DAG（有向无环图）来定义任务的流程，图中的每个节点就是需要执行的任务，不同 DAG 之间的任务可以相互依赖。通过 Airflow 我们可以定时执行脚本，并且它提供了 web 界面供用户可视化地查看任务执行情况。
1.2 Apache Livy
Apache Livy 是 Hadoop 生态圈中提供远程提交任务功能的应用程序。它以 Rest API 的方式提供了 Session 与 Batches 两种集群执行任务的方法。Session 指的是将集群需要执行的代码写在对 Livy 请求中，目前支持 spark、pyspark、sparkr 与 sql 等四种方式与集群交互。Bathches 指的是将代码存放在指定位置，在请求中提供路径，让集群执行代码。例如将 jar 包存放在 S3 上，在请求 Livy 的时候提供 jar 包的路径，从而让集群直接执行 jar 包，好处是无需在集群上配置执行代码所需的依赖。
2. 演练
通过本文示例，我将向您展示如何实现以下方案：
基于开源调度工具 Airflow 编排提交 Spark Jobs 到 EMR 做批处理，Job 开始之前启动 EMR 集群，对集群节点采用 Spot 实例，所有 Job 结束后关闭 EMR 集群。
2.1 流程架构图与过程简介
（1）在一台 EC2 上配置 Airflow；
（2）定义 Airflow 工作流，其中包含创建集群，Spark 任务步骤与终止集群等任务；
（3）向 Livy 提交任务；
（4）EMR 从 S3 中读取数据，对数据进行处理完成之后重新写入 S3；
（5）工作完成，终止集群。
2.2 前提条件
（1）本文示例所使用的区域 us-east-1；
（2）在该区域创建一台 EC2，并确保与 EC2 绑定的 IAM Role 有 EMR 集群的 Full Access；
（3）拥有创建 EMR 集群所需的默认角色：EMR_DefaultRole 与 EMR_EC2_DefaultRole；
（4）创建 S3 桶，下载 jar 包 spark-examples_2.11-2.4.4 和数据集 emrdata.txt，并上传至 s3。
2.3 实现过程
2.3.1 在 EC2 上配置 Airflow
（1）登陆 EC2，安装 Airflow 已经相关依赖
Python
sudo yum update -ysudo yum install -y python-pip gcc mysql-devel python-devel mysqlsudo pip install mysql-pythonsudo yum install -y python3sudo pip3 install boto3sudo pip3 install requests
# 安装Airflowsudo pip install apache-airflowsudo pip install 'apache-airflow[celery]'airflow initdb
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（2）创建 RDS for Mysql 数据库供 Airflow 使用，对数据库性能要求不高，因此使用默认配置即可
（3）更改 airflow.cfg 配置文件，并测试是否能打开 Airflow 的 web 页面
Python
cd airflowvim airflow.cfg
# 找到sql_alchemy_conn等参数所在位置，替换为创建的数据库信息sql_alchemy_conn = mysql://admin:12345678@database-for-airflow.cdtwa5j4xten.us-east-1.rds.amazonaws.com/airflowdb
# Exit vim, Update Airflow Databaseairflow initdb
# 配置celery相关参数vim airflow.cfg
# 找到executor位置，将执行器设置为celery，可保证不相互依赖的任务可以并行执行executor = CeleryExecutor
# 找到broker_url与result_backend参数的位置broker_url = sqla+mysql://admin:12345678@database-for-airflow.cdtwa5j4xten.us-east-1.rds.amazonaws.com:3306/airflowdbresult_backend = db+mysql://admin:12345678@database-for-airflow.cdtwa5j4xten.us-east-1.rds.amazonaws.com:3306/airflowdb
# 开启airflow的webserver，在网页上输入EC2的DNS，查看是否能打开网页（注意打开安全组，并且如果本地连上的是公司的vpn，可能会出现无法打开网页的情况）airflow webserver -p 8080 &
# 启动workerairflow worker &
# 启动flower，可对worker中的任务进行可视化(要看到网页注意打开5555端口)airflow flower &
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2.3.2 定义工作流
现定义如下两个 Airflow 的 DAG：
dag_transform_calpi
（1）create_emr_cluster：创建 EMR 集群；
Python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import boto3import time
emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')
# 定义集群名称，集群名称不要与当前运行的集群重名name = 'emr-cluster'
# 定义instance，可自定义实例的数量与类型intances = { 'InstanceGroups': [ { 'Market': 'SPOT', 'InstanceRole': 'MASTER', 'InstanceType': 'm4.xlarge', 'InstanceCount': 1, }, { 'Market': 'SPOT', 'InstanceRole': 'CORE', 'InstanceType': 'm4.xlarge', 'InstanceCount': 2, } ], 'KeepJobFlowAliveWhenNoSteps': True}
# 定义集群中的应用applications = [ { 'Name': 'Hadoop' }, { 'Name': 'Pig' }, { 'Name': 'Livy' }, { 'Name': 'Hive' }, { 'Name': 'Hue' }, { 'Name': 'Spark' }]
if __name__ == '__main__':
# 创建emr集群 emr_client.run_job_flow( Name=name, ReleaseLabel='emr-5.12.0', Instances=intances, Applications=applications, JobFlowRole='EMR_EC2_DefaultRole', ServiceRole='EMR_DefaultRole')
# 持续发送请求，直到创建的集群状态处于Waiting为止 flag = True while flag: time.sleep(20) r = emr_client.list_clusters(ClusterStates=['WAITING']) for i in r['Clusters']: if i['Name'] == name: flag = False
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（2）create_livy_session：创建 Livy 会话；
Python
# -*- coding: UTF-8 -*-import requestsimport jsonimport pprintimport boto3
# 获取集群的DNS，其中name为你的集群名称name = 'emr-cluster'emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')r = emr_client.list_clusters(ClusterStates=['WAITING'])for i in r['Clusters']: if i['Name'] == name: cluster_id = i['Id']r = emr_client.describe_cluster(ClusterId=cluster_id)emr_dns = r['Cluster']['MasterPublicDnsName']
# livy_host为配置在emr集群上livy的url，无需修改代码livy_host = 'http://' + emr_dns + ':8998'data = {'kind': 'pyspark'}headers = {'Content-Type': 'application/json'}r = requests.post(livy_host + '/sessions', data=json.dumps(data), headers=headers)pprint.pprint(r.json())
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（3）sleep：等待会话创建完成；
（4）calpi：以 batches 的方式执行 spark 任务计算 pi 值；
Python
# -*- coding: UTF-8 -*-import requestsimport jsonimport textwrapimport pprintimport boto3
# 获取执行jar包任务的livy batch的url，其中name为你的集群名称name = 'emr-cluster'emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')r = emr_client.list_clusters(ClusterStates=['WAITING'])for i in r['Clusters']: if i['Name'] == name: cluster_id = i['Id']r = emr_client.describe_cluster(ClusterId=cluster_id)emr_dns = r['Cluster']['MasterPublicDnsName']batch_url = 'http://' + emr_dns + ':8998/batches'headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 提交任务data = {"file": "s3://xiaoyj/emr/spark-examples_2.11-2.4.4.jar", "className": "org.apache.spark.examples.SparkPi"}r = requests.post(batch_url, data=json.dumps(data), headers=headers)pprint.pprint(r.json())
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（5）query_completed：外部任务，依赖于第二个 DAG（dag_query），即等待查询完成之后，执行下一个任务；
（6）终止集群。
Python
# -*- coding: UTF-8 -*-import boto3import time
# 终止集群，其中name为你的集群名称name = 'emr-cluster'emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')flag = Truewhile flag: time.sleep(120) r = emr_client.list_clusters(ClusterStates=['WAITING']) for i in r['Clusters']: if i['Name'] == name: emr_client.terminate_job_flows(JobFlowIds=[i['Id']]) flag = False
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dag_query
（1）sleep_completed：外部任务，依赖于第一个 DAG（dag_transform_calpi），即等待 Livy 会话执行下一个任务；
（2）transform：对之前上传到 S3 上的文本文件进行聚合、转换；
Python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import requestsimport jsonimport textwrapimport pprintimport boto3
# 获取提交任务的livy_url，其中name为你的集群名称name = 'emr-cluster'emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')r = emr_client.list_clusters(ClusterStates=['WAITING'])for i in r['Clusters']: if i['Name'] == name: cluster_id = i['Id']r = emr_client.describe_cluster(ClusterId=cluster_id)emr_dns = r['Cluster']['MasterPublicDnsName']livy_url = 'http://' + emr_dns + ':8998/sessions/0/statements'headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 提交任务，data中的code为在emr中执行的代码，对s3中的文件进行转化操作，完成后将结果存放回s3作为中间结果data = { 'code': textwrap.dedent(""" import json sc._jsc.hadoopConfiguration().set('fs.s3a.endpoint', 's3-us-east-2.amazonaws.com') text_file = sc.textFile("s3a://xiaoyj/emr/emrdata.txt") text_file = text_file.map(lambda x: x.split('::')) text_file = text_file.map(lambda x: (int(x[0]), x[1:])) text_file = text_file.groupByKey().map(lambda x: (x[0], list(x[1]))) text_file = text_file.sortByKey() text_file = text_file.map(lambda x: {x[0]: x[1]}) text_file = text_file.map(lambda x: json.dumps(x)) text_file.coalesce(1).saveAsTextFile("s3a://xiaoyj/emr/middle_result") print("Transform Complete!") """)}r = requests.post(livy_url, data=json.dumps(data), headers=headers)pprint.pprint(r.json())
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（3）check_s3：检查 S3 中是否有上一步生成的中间结果；
Python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import boto3import time
# 轮询s3，确认transform任务是否执行完成（即s3中是否有middle_result文件生成），name为你的s3桶名称name = 'xiaoyj's3_client = boto3.client('s3', region_name='us-east-1')flag = Truewhile flag: time.sleep(60) r = s3_client.list_objects(Bucket=name) for i in r['Contents']: if i['Key'] == 'emr/middle_result/part-00000': flag = False
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（4）query：对上一步生成的中间结果进行查询。
Python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import requestsimport jsonimport textwrapimport pprintimport boto3
# 获取提交任务的livy_url，其中name为你的集群名称name = 'emr-cluster'emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')r = emr_client.list_clusters(ClusterStates=['WAITING'])for i in r['Clusters']: if i['Name'] == name: cluster_id = i['Id']r = emr_client.describe_cluster(ClusterId=cluster_id)emr_dns = r['Cluster']['MasterPublicDnsName']livy_url = 'http://' + emr_dns + ':8998/sessions/0/statements'headers = {'Content-Type': 'application/json'}
# 提交任务，data中的code为在emr中执行的代码，对s3中的文件进行转化操作，完成后将结果存放回s3作为中间结果data = { 'code': textwrap.dedent(""" import json from pyspark.sql import HiveContext, Row hiveCtx = HiveContext(sc) input = hiveCtx.read.json("s3a://xiaoyj/emr/middle_result/part-00000") input.registe rTempTable("tbn") result = hiveCtx.sql("SELECT size(`9`) from tbn") result = result.rdd.map(lambda row: row[0]) result.coalesce(1).saveAsTextFile("s3a://xiaoyj/emr/result") print("Search Complete!") """)}r = requests.post(livy_url, data=json.dumps(data), headers=headers)pprint.pprint(r.json())
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2.3.3 创建 Airflow 工作流
（1）在 airflow 文件夹中创建 dags 文件夹，并进入到文件夹中；
（2）定义工作流（注意开头的 # — coding: UTF-8 –不要省略，并且 bash_command 需替换为自己任务所在的路径）；
Python
vim dag_transform_calpi.py
# -*- coding: UTF-8 -*-
from airflow import DAGfrom airflow.operators.bash_operator import BashOperatorfrom datetime import datetime, timedeltafrom airflow.sensors.external_task_sensor import ExternalTaskSensor
default_args = { 'owner': 'Airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime.now().replace(microsecond=0), 'email': ['756044579@qq.com'], 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 0, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), # 'queue': 'bash_queue', # 'pool': 'backfill', # 'priority_weight': 10, # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),}
dag = DAG('dag_transform_calpi', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
# 创建emr集群t0 = BashOperator( task_id='create_emr_cluster', bash_command='python3 /Users/xiaoyj/Desktop/emr_poc/create_emr_cluster.py', dag=dag)
# 创建livy的会话t1 = BashOperator( task_id='create_livy_session', bash_command='python3 /Users/xiaoyj/Desktop/emr_poc/create_session.py', dag=dag)
# 等待会话创建完成t2 = BashOperator( task_id='sleep', bash_command='sleep 20', dag=dag)
# 计算pi值t3 = BashOperator( task_id='calpi', bash_command='python3 /Users/xiaoyj/Desktop/emr_poc/calpi.py', dag=dag)
# 终止emr集群t4 = BashOperator( task_id='terminate_cluster', bash_command='python3 /Users/xiaoyj/Desktop/emr_poc/terminate_cluster.py', dag=dag)
# dag_query中的spark sql任务external_task = ExternalTaskSensor( external_task_id='query', task_id='query_completed', external_dag_id='dag_query', dag=dag)
# 定义airflow的有向无环图t0 >> t1t1 >> t2t2 >> t3external_task >> t4
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Python
vim dag_query.py # -*- coding: UTF-8 -*-from airflow import DAGfrom airflow.operators.bash_operator import BashOperatorfrom datetime import datetime, timedeltafrom airflow.sensors.external_task_sensor import ExternalTaskSensor
default_args = { 'owner': 'Airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime.now().replace(microsecond=0), 'email': ['756044579@qq.com'], 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 0, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), # 'queue': 'bash_queue', # 'pool': 'backfill', # 'priority_weight': 10, # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),}
dag = DAG('dag_query', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
# 对s3上的文本文件进行转化操作t0 = BashOperator( task_id='transform', bash_command='python3 /Users/xiaoyj/Desktop/emr_poc/transform.py', dag=dag)
# 轮询s3，查看中间结果是否生成t1 = BashOperator( task_id='check_s3', bash_command='python3 /Users/xiaoyj/Desktop/emr_poc/check_s3.py', dag=dag)
# spark sql任务t2 = BashOperator( task_id='query', bash_command='python3 /Users/xiaoyj/Desktop/emr_poc/query.py', dag=dag)
# dag_transform_calpi中的sleep任务external_task = ExternalTaskSensor( external_task_id='sleep', task_id='sleep_completed', external_dag_id='dag_transform_calpi', dag=dag)external_task >> t0t0 >> t1t1 >> t2
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（3）重制Airflow数据库；
Python
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airflow resetdb
（4）启动Airflow，-s为当前日期，-e是结束日期，均设置为当日的日期（若工作流执行失败并想重头开始执行工作，需要先执行airflow resetdb）
Python
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airflow backfill dag_transform_calpi -s 2019-12-02 -e 2019-12-02 & airflow backfill dag_query -s 2019-12-02 -e 2019-12-02
## 3. 展示
（1）打开AWS EMR控制台，可以观察到集群正在创建；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy5.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy5.jpg)
（2）待集群创建完成后，获取主节点DNS，并打开网页；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy6.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy6.jpg)
（3）观察到Livy上并行提交了两个任务分别是spark对文本的tansform操作和jar包计算pi值的任务；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy7.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy7.jpg)
（4）pi值计算完成；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy8.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy8.jpg)
（5）待Transform任务完成，Spark SQL任务开始执行；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy9.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy9.jpg)
（6）执行完成后可以在s3上可以看到Transform任务生成的middle result和Spark SQL任务生成的最终结果；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy10.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy10.jpg)
（7）下载middle_result中的文件，可以看到聚合结果；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy11.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy11.jpg)
（8）下载result中的文件，可以查看到最终结果（统计编号为9的列表中包含53组数据，-1表示其他json文件没有编号为9的；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy12.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy12.jpg)
（9）任务执行完毕，发现集群自动终止；
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy13.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy13.jpg)
（10）再查看远程服务器上Airflow的web界面，发现两个dag已经执行完毕。
[](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy14.png)](https://s3.cn-north-1.amazonaws.com.cn/awschinablog/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy14.jpg)
## 4. 总结
本文展现了如何使用Airflow启动EMR集群，并通过Livy远程提交任务，在任务完成后终止集群。成本节省主要体现在两个方面：1）每天在需要执行ETL工作时启动集群，任务执行完成后终止集群，因此不会出现空闲的集群；2）EMR可以配合Spot实例使用，从而节省更多的成本。另一个好处是使用Livy无需额外配置远程提交任务的服务器，并且EMR集成了Livy的一键安装，造成了极大的方便。
## 本篇作者
<footer> 
### [](https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/tag/%E8%82%96%E5%85%83%E5%90%9B/)
AWS解决方案架构师，负责基于AWS云计算方案的架构咨询和设计实现，同时致力于数据分析与AI的研究与应用。</footer>
**作者介绍：**翟羽翔，AWS解决方案架构师，负责基于AWS云计算方案的架构咨询和设计实现，同时致力于数据湖的应用和推广。
**本文转载自AWS技术博客。**
**原文链接：**https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/dynamic-start-stop-of-emr-cluster-with-airflow-and-remote-submission-of-tasks-via-livy/复制代码
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