cidpaf 0.3.6

CIDP Airflow utilities for Kubernetes and Spark integration

CIDPAF

⚠️ DEPRECATED: 이 패키지는 deprecated 되었습니다. 후속 패키지인 cidp를 사용하세요.

# 변경 전
from cidpaf.spark import SparkSessionBuilder
# 변경 후
from cidp.spark import SparkSessionBuilder

CIDPAF는 Kubernetes와 Spark 통합을 위한 유틸리티 라이브러리입니다. Airflow 환경에서 Kubernetes 리소스를 관리하고 Spark 세션을 효율적으로 생성할 수 있는 도구를 제공합니다.

특징

• Kubernetes 통합: Kubernetes 클러스터와의 상호작용을 위한 간편한 API
• Spark 세션 관리: 동적 포트 할당과 서비스 생성을 통한 Spark 세션 빌더
• Airflow 최적화: Airflow 환경에서 최적화된 워크플로우 지원

설치

PyPI에서 패키지를 설치할 수 있습니다:

pip install cidpaf

사용법

Kubernetes Controller

from cidpaf import KubernetesController

# Kubernetes 설정 파일로 컨트롤러 초기화
k8s_controller = KubernetesController("~/.kube/config")

# 현재 Pod의 네임스페이스 가져오기
namespace = k8s_controller.get_my_pod_namespace()

# 사용 가능한 NodePort 가져오기
available_ports = k8s_controller.get_available_ports(count=2)

# Spark NodePort 서비스 생성
k8s_controller.create_spark_nodeport(
    namespace=namespace,
    service_name="my-spark-service",
    app_name="my-app",
    driver_port=4040,
    blockmanager_port=4041
)

Spark Session Builder

from cidpaf import SparkSessionBuilder

# Spark 세션 빌더 생성
spark_builder = SparkSessionBuilder(k8s_config="~/.kube/config")

# Spark 세션 설정 및 생성
spark = (spark_builder
         .master("k8s://https://kubernetes.default.svc:443")
         .config("spark.executor.instances", "2")
         .config("spark.executor.memory", "2g")
         .getOrCreate())

# Spark 작업 수행
df = spark.read.csv("s3a://my-bucket/data.csv", header=True)
df.show()

요구사항

• Python 3.7+
• kubernetes>=18.0.0
• pyspark>=3.0.0

개발

개발 환경 설정:

git clone https://gitlab.cidp.io/common/pypi/cidpaf.git
cd cidpaf
pip install -e .

라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

지원

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