Sparkにプルリク投げてみた

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Noritaka Sekiyama
Big Data Architect, AWS Glue & Lake Formation
2020/7/31
Spark にプルリクを投げてみた

自己紹介
関山宜孝
Big Data Architect
AWS Glue & Lake Formation
• GlueとLake Formationの
ユーザーに近い部分の開発を担当
• 5年間 AWS サポートにて技術支援を担当
• 2019年からプロダクト開発チームにジョイン
@moomindani moomindaniNoritakaS-AWS
Forum

AWS x Apache Spark
AWS Glue = サーバーレス Apache Spark 実行環境
• Glue Spark Job x Spark DataFrame, Spark SQL
• Glue Streaming Job x Spark Structured Streaming
Amazon EC2 Amazon EMR AWS Glue

Spark にプルリクを投げようと思ったきっかけ
• きっかけ
• AWS のお客様からの問い合わせ
• AWS のプロダクト開発時の問題解決
• サポートチーム時代
• 日々たくさんの異常系を目にする
• OSS の実運用上の問題やフィードバックをよく知っている
• 不具合を修正したり、トラブルシューティングをやりやすくす
るためのモチベーションが強い
• プロダクトチーム時代
• プロダクトが Apache Spark に Deep に依存している
• Apache Spar kへの貢献がプロダクト改善にもつながる

現在進めているプルリク / Issue
• SPARK-21514: Added a new option to use non-blobstore
storage when writing into blobstore storage
https://github.com/apache/spark/pull/27690
• SPARK-32013: Support query execution before reading
DataFrame and before/after writing DataFrame over JDBC
https://github.com/apache/spark/pull/28953/
• SPARK-32432: Add support for reading ORC/Parquet files with
SymlinkTextInputFormat
https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-32432

SPARK-21514: Amazon S3 等の Blobstore 向けの最適化
• Spark でテーブルにデータを書き込むとき、一時ファイルをつくって
最後に Rename する。
• S3 上のテーブルに対しても S3 に一時ファイルをつくる。
• HDFS の Rename: メタデータのみの操作
• S3 の Rename: N 回のデータコピーおよび元データの削除

SPARK-21514: Amazon S3 等の Blobstore 向けの最適化
• このパッチは一時ファイルを HDFS に、結果ファイルを S3 に出力す
るようにする。
• 新オプションを追加:
• spark.sql.hive.supportedSchemesToUseNonBlobstore=s3,s3a,s3n
• （効果は未検証であるものの）同様の性質をもつ他の DFS でも使用可能
• 期待される効果
• パフォーマンスの向上
• S3 API のコストの削減
• S3 結果整合性の影響の低減

SPARK-32013: JDBC データソースの read/write の便利機能
• Spark を ETL に使いたい場合、DataFrame の read/write の前後に
JDBC 接続先データソースに任意のクエリを実行したいときがある。
• レコードの追加/更新/削除
• View の作成
• Stored Procedure の実行など
• このパッチは DataFrame の read 前、write 前後に任意のクエリを
実行できるようにする。
• パラメータを追加: preActions, postActions

val preSQL = "drop view if exists PEOPLEVIEW; " +
"create view PEOPLEVIEW as select * from PEOPLE where name='mary’”
val df = spark.read.format("jdbc")
.option("url",
"jdbc:h2:mem:testdb0;user=testUser;password=testPass")
.option("dbtable", "PEOPLEVIEW")
.option("preActions", preSQL)
.load()
df.show()

val postSQL = "insert into TEST.CUSTOMQUERY values ('fred', 1)”
df.write.format("jdbc")
.option("Url", "jdbc:h2:mem:testdb3")
.option("dbtable", "TEST.CUSTOMQUERY")
.option("postActions", postSQL)
.options(properties.asScala)
.save()

SPARK-32432: ORC/Parquet の symlink.txt 対応
• SymlinkTextInputFormat (symlink.txt manifest) は複数の分析エ
ンジンで使用できる共通フォーマット
• Spark では、テキストファイル (JSON, CSV, etc.) では動作す
る一方、ORC/Parquet では動作しない。
• prestodb/prestosql ではいずれも動作する。
• Amazon Athena や S3 Inventory でも使われている。
• このパッチは ORC/Parquet でも SymlinkTextInputFormat を使用
できるようにする。

SPARK-32432: ORC/Parquet の symlink.txt 対応
hdfs://path_to_warehouse/symlink_table/dt=20200731/symlink.txt
CREATE TABLE symlink_table(
a BIGINT,
b BIGINT,
c BIGINT
)
PARTITIONED BY (dt STRING)
ROW FORMAT SERDE
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.SymlinkTextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
hdfs://path_to_parquet_data/data1.parquet

プルリクを送ってみて
• よかったこと
• Apache Spark のコードベースの知識が深まった
• Apache Spark の開発プロセスの理解が深まった
• Spark コミュニティは優しい
• 反省
• ファイルの diff はもっと注意深くチェックするべきだった
• Newer is better
• 感想
• 当初思ったほどハードルは高くなかった
• 広く使われるソフトウェアに直接的に関わるのは楽しい

Spark に
ソースコードがマージされるまで

Spark にソースコードがマージされるまでのステップ
1. アイデアを見つける
2. 実装・テストする
3. プルリクを送る
4. コードレビューを受けて修正する
5. マージされる

1. アイデアを見つける
• トラブルシューティングしてたら不具合を見つけた
• やりたいことを実現する機能/ドキュメントがなかった
• 現在の制限がブロッカーになった
• Spark JIRA から興味のある Issue を見つけた

• リポジトリをフォーク
• フォークしたリポジトリをクローン
• パッチ用のブランチを作成
$ git clone git@github.com:moomindani/spark.git
$ cd spark
$ git branch SPARK-xxxxx
$ git checkout SPARK-xxxxx

• 実装する
• Mac x IntelliJ IDEA の人が多そう
• ビルドする
• テストする
$ ./build/sbt
> project hive
> testOnly *HogeHogeSuite
$ ./build/sbt “project hive” ”testOnly *HogeHogeSuite”

• Building Spark
https://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html
• Developer Tools
https://spark.apache.org/developer-tools.html

3. プルリクを送る
• パッチをコミット＆プッシュ
• GitHub 上でプルリクエストを作成
$ git commit –m “[SPARK-21514] Fixed xxx bug”
$ git push

4. コードレビューを受けて修正する
• コードレビューを受ける
• 修正パッチをコミット＆プッシュ

5. マージされる

参考
• Sparkコミュニティに飛び込もう！（Spark Meetup Tokyo 2015）
https://www.slideshare.net/hadoopxnttdata/apache-spark-
commnity-nttdata-sarutak

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