pyspark 操作emr 工具类

根据提供的引用内容，可以得知PySpark在AWS EMR上运行是一种用于大容量数据处理的工具。以下是使用PySpark操作EMR工具类的一些步骤和示例代码：

1.首先，需要创建一个EMR集群。可以使用以下代码：

import boto3

emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')

response = emr_client.run_job_flow(
    Name='My EMR Cluster',
    ReleaseLabel='emr-5.30.1',
    Instances={
        'InstanceGroups': [
            {
                'Name': 'Master nodes',
                'Market': 'SPOT',
                'InstanceRole': 'MASTER',
                'InstanceType': 'm5.xlarge',
                'InstanceCount': 1,
            },
            {
                'Name': 'Worker nodes',
                'Market': 'SPOT',
                'InstanceRole': 'CORE',
                'InstanceType': 'm5.xlarge',
                'InstanceCount': 2,
            }
        ],
        'Ec2KeyName': 'my-key-pair',
        'KeepJobFlowAliveWhenNoSteps': True,
        'TerminationProtected': False,
        'Ec2SubnetId': 'subnet-0123456789abcdef0',
    },
    Applications=[
        {
            'Name': 'Spark'
        },
    ],
    VisibleToAllUsers=True,
    JobFlowRole='EMR_EC2_DefaultRole',
    ServiceRole='EMR_DefaultRole',
)

2.接下来，需要创建一个PySpark作业并将其提交到EMR集群。可以使用以下代码：

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('MyApp').getOrCreate()

# 读取数据
df = spark.read.csv('s3://my-bucket/my-data.csv', header=True)

# 处理数据
df = df.filter(df['age'] > 18)

# 将数据写回S3
df.write.csv('s3://my-bucket/my-output-data.csv')

3.最后，需要将PySpark作业提交到EMR集群。可以使用以下代码：

import boto3

emr_client = boto3.client('emr', region_name='us-east-1')

response = emr_client.add_job_flow_steps(
    JobFlowId='j-XXXXXXXXXXXX',
    Steps=[
        {
            'Name': 'My PySpark Job',
            'ActionOnFailure': 'CONTINUE',
            'HadoopJarStep': {
                'Jar': 'command-runner.jar',
                'Args': [
                    'spark-submit',
                    '--deploy-mode', 'cluster',
                    '--master', 'yarn',
                    's3://my-bucket/my-pyspark-job.py',
                ],
            },
        },
    ],
)