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部署过程

将编译代码中得到的软件包移动到安装目录，如表1所示，安装根目录“/home/test/boostkit/”仅为举例，请关注安装目录相对路径。

  • 本章节以图分析算法加速库 3.0.0版本为例，其余版本可参考本章节。
  • 本章节使用的测试工具JAR包和脚本均为参考样例，仅供参考，用户需要根据实际情况自行开发。
  • 算法包只需要在客户端安装，控制节点和计算节点不需要安装。
表1 组件安装目录

安装目录

安装组件

/home/test/boostkit/lib

boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar

boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar

boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar

依赖的第三方开源加速库fastutil-8.3.1.jar

/home/test/boostkit/

测试JAR包

任务提交shell脚本

安装步骤如下：

  1. 在客户端节点上，以大数据组件的授权用户登录服务器，将算法依赖的第三方开源加速库fastutil-8.3.1.jar安装到对应目录，软件JAR包设置文件权限为640。
    1. 进入“/home/test/boostkit/lib/”的目录。
      1
      cd /home/test/boostkit/lib
    2. 下载fastutil-8.3.1.jar包。
      1
      wget https://repo1.maven.org/maven2/it/unimi/dsi/fastutil/8.3.1/fastutil-8.3.1.jar
    3. 更改JAR包权限。
      1
      chmod 640 fastutil-8.3.1.jar
  2. 将图分析算法加速库的适配包复制到客户端的“/home/test/boostkit/lib/”目录，软件JAR包设置文件权限为550。
    1
2
3
    cp /opt/Spark-graph-algo-lib-v3.0.0-spark3.3.1/graph-accelerator/target/boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar /home/test/boostkit/lib
cp /opt/Spark-graph-algo-lib-v3.0.0-spark3.3.1/graph-accelerator/target/boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar /home/test/boostkit/lib
chmod 550 /home/test/boostkit/lib/boostkit-*
  3. 将算法的测试工具（需要自行开发）打成的JAR包（如graph-test.jar）放入客户端的库算法包上层目录“/home/test/boostkit/”下。

    用户可自行开发或者参考测试工具kal-test README：https://gitee.com/kunpengcompute/Spark-ml-algo-lib/tree/Spark3.3.1/tools/kal-test

  4. 任务shell脚本内容可参考以下内容（yarn-client模式和yarn-cluster模式二选一即可）。
    • 将提交任务shell脚本放入客户端与测试JAR包相同目录的“/home/test/boostkit/”下，使用yarn-client模式启动Spark作业，shell脚本内容示例如下：
       1
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      #!/bin/bash

spark-submit \
--class com.bigdata.graph.MCEMain \
--master yarn \
--deploy-mode client \
--driver-cores 36 \
--driver-memory 50g \
--jars "lib/fastutil-8.3.1.jar,lib/boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar,lib/boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar,lib/boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar" \
--driver-class-path "lib/graph-test.jar:lib/fastutil-8.3.1.jar:lib/snakeyaml-1.17.jar:lib/boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar:lib/boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar:lib/boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar" \
--conf "spark.executor.extraClassPath=fastutil-8.3.1.jar:boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar:boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar:boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar" \
./graph-test.jar
    • 将提交任务shell脚本放入客户端与测试JAR包相同目录的“/home/test/boostkit/”下，使用yarn-cluster模式启动Spark作业，shell脚本内容示例如下：
       1
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      #!/bin/bash

spark-submit \
--class com.bigdata.graph.MCEMain \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-cores 36 \
--driver-memory 50g \
--jars "lib/fastutil-8.3.1.jar,lib/boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar,lib/boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar,lib/boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar" \
--driver-class-path "graph-test.jar:fastutil-8.3.1.jar:snakeyaml-1.17.jar:boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar:boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar:boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar" \
--conf "spark.yarn.cluster.driver.extraClassPath=graph-test.jar:snakeyaml-1.17.jar:boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar:boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar:boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar" \
--conf "spark.executor.extraClassPath=fastutil-8.3.1.jar:boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar:boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar:boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar" \
./graph-test.jar

    脚本中的语句含义如表2所示。

    表2 脚本的语句含义

    语句

    含义

    spark-submit

    指明是以spark-submit的形式提交作业。

    --class com.bigdata.graph.WCEMain

    调用算法的测试程序入口函数。

    --driver-class-path "XXX"

    指明需要用到的图分析算法加速库、依赖的第三方开源加速库fastutil、算法的测试JAR包在客户端的存放地址。

    图分析算法加速库需要用到的包：boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar、boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar、boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar、fastutil-8.3.1.jar。

    当提交yarn-client模式的Spark作业时需要写清楚所要引用的JAR包在当前节点的路径和JAR包的名字，多个JAR包之间使用‘:’作为分隔符。

    当提交yarn-cluster模式的Spark作业时不需要写清楚所要引用的JAR包在当前节点的路径，只需要写清楚要引用的JAR包的名字即可，多个JAR包之间使用‘:’作为分隔符。

    --conf "spark.executor.extraClassPath=XXX"

    指明需要用到的算法加速库、依赖的第三方开源加速库fastutil和算法所需的JAR包。

    图分析算法加速库需要用到的包：boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar、boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar、boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar、fastutil-8.3.1.jar。

    --conf "spark.yarn.cluster.driver.extraClassPath=XXX"

    指明需要用到的算法加速库、依赖的第三方开源加速库fastutil和算法所需的JAR包。

    图分析算法加速库需要用到的包：boostkit-graph-kernel-2.12-3.0.0-spark3.3.1-aarch64.jar、boostkit-graph-acc_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar、boostkit-graph-core_2.12-3.0.0-spark3.3.1.jar、fastutil-8.3.1.jar。

    只有yarn-cluster模式的Spark作业需要配置此参数，只需要写清楚所引用的JAR包的名字，多个JAR包之间使用‘:’作为分隔符。

    --master yarn

    指明在Yarn集群上提交Spark任务。

    --deploy-mode cluster

    指明提交Spark任务的模式是cluster形式的。

    --deploy-mode client

    指明提交Spark任务的模式是client形式的。

    --driver-cores

    driver进程所用到的核数。

    --driver-memory

    driver使用的内存，不可超过单机的总内存。

    --jars

    指定算法所需JAR包，要写清楚所指定JAR包的路径和名字，多个JAR包之间使用“,”作为分隔符。

    ./graph-test.jar

    指明作为测试程序的JAR包。
    • 算法包运行时的日志默认回显到客户端控制台，不储存在文件中，可以通过引入自定义的log4j.properties将日志保存到本地，引入方法可参考设置运行日志保存到本地。
    • Spark单机cluster模式提交任务时，建议启用身份验证，并禁用REST API，为规避Spark漏洞。