Scalene：简洁的内存 / CPU/GPU 分析器

首先要讨论的是 Scalene，它是一个 Python 的高性能 CPU 和内存分析器，由马萨诸塞大学研发。其 GitHub 页面是这样介绍的：「 Scalene 是适用于 Python 的高性能 CPU、GPU 和内存分析器，它可以执行许多其他 Python 分析器无法做到的事情，提供详细信息比其他分析器快几个数量级。」

安装

它是一个 Python 包，所以按照通常方法安装：

pip install scalene

这样适用于 Linux OS，作者没有在 Windows 10 上进行测试。

在 CLI 或 Jupyter Notebook 内部使用

Scalene 的使用非常简单：

scalene

也可以使用魔术命令在 Jupyter notebook 中使用它

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用dict对象，一句话即可完成dict字典键值反转；

>>> b = {'a':'a1','b':'b1','c':'c1'}
>>> dict([[v,k] for k, v in b.items()])
{'a1': 'a', 'c1': 'c', 'b1': 'b'}

                    
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出于种种原因，spark集群节点中的环境会不一致，会出现一些莫名其妙的错误，在没有root权限的情况下，可以使用自己配置好的python包分发到集群节点上使用；

比方说，本机是python2.7，节点是python2.6的错误：

Exception: Python in worker has different version 2.6 than that in driver 2.7, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set.
at org.apache.spark.api.python.BasePythonRunner$ReaderIterator.handlePythonException(PythonRunner.scala:298)

修改后的 /spark2.3/python/pyspark/shell.py，默认的脚本会用/spark2.3/conf/spark-env.sh覆盖自己设置的环境变量

export PYTHONSTARTUP="/data/src/shell.py"

本机调用的python环境

export PYSPARK_PYTHON=/data/python27_ml/bin/python2.7

不用python的shell，用jupyter做为交互环境

export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/data/python27_ml/bin/jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 --notebook-dir /data/notebook --config /data/src/notebook_config.json"

运行， /data/python27_ml.tgz是本地路径，要分发到节点上的python包

exec "${SPARK_HOME}"/bin/spark-submit \
pyspark-shell-main \
--name "PySparkShell" \
--conf "spark.yarn.dist.archives=/data/python27_ml.tgz" \
"$@"

/data/src/shell.py
需要在SparkContext初始化之前设置环境变量PYSPARK_PYTHON
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = './python27_ml.tgz/python27_ml/bin/python'

分发的python包找不到对应python可执行文件的错误：

19/02/15 14:55:43 WARN TaskSetManager: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, 10.160.108.154, executor 9): java.io.IOException: Cannot run program "./python27/bin/python": error=2, No such file or directory
at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1048)
at org.apache.spark.api.python.PythonWorkerFactory.startDaemon(PythonWorkerFactory.scala:168)

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