pyspark emr 工具类

根据提供的引用内容，pyspark emr 工具类是用于在EMR on EKS上提交和管理Spark作业的工具类。它可以通过使用spark-submit命令将作业提交到EMR on EKS集群，并提供了一些方法来管理作业的状态和输出。

以下是一个示例代码，展示了如何使用pyspark emr 工具类来提交和管理Spark作业：

from pyspark_emr import EMRJobRunner

# 创建EMRJobRunner对象
job_runner = EMRJobRunner()

# 提交Spark作业
job_runner.submit_job(jar='s3://path/to/your/job.jar', class_name='com.example.JobClass', args=['arg1', 'arg2'])

# 获取作业状态
status = job_runner.get_job_status()

# 获取作业输出
output = job_runner.get_job_output()

# 取消作业
job_runner.cancel_job()

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的作业和集群配置进行相应的修改。

相关问题

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',
                ],
            },
        },
    ],
)

mimic数据库 emr表

Mimic数据库中的EMR表是指在Mimic数据库中存储的与电子医疗记录相关的表。Mimic数据库是一个面向医学研究的公开数据库，包含了来自真实医院的匿名化的临床数据。在Mimic数据库中，EMR表包含了患者的基本信息、诊断、治疗、检查以及药物等医疗记录。

EMR表在Mimic数据库中的设计基于电子医疗记录的结构化和非结构化数据。结构化数据包括了诊断编码、手术编码、医嘱、药物信息等，这些数据以表格形式存储在EMR表中，便于进行关系数据库的查询和分析。非结构化数据则包括了病历文本、实验室报告等，这些数据以文本形式存储在数据库中，需要使用自然语言处理等技术进行处理和分析。

EMR表的设计使得研究人员可以基于大规模真实临床数据进行医学研究。通过对EMR表的查询和分析，研究人员可以研究患者的病情变化、治疗效果、药物使用情况等，以便改进临床实践和提高医疗质量。

总之，Mimic数据库中的EMR表是存储了临床数据的表，包括了患者的基本信息、诊断、治疗、检查和药物等医疗记录。这个表的设计使得研究人员可以利用大规模真实临床数据进行医学研究和分析。