在使用 Byzer-python 前，需要 Driver 的节点上配置好 Python 环境 ( Executor 节点可选) 。如果您使用 yarn 做集群管理，推荐使用 Conda 管理 Python 环境（参考Conda 环境安装）。而如果您使用 K8s，则可直接使用镜像管理。

接下来，我们以 Conda 为例，介绍创建 Byzer-python 环境的流程。

1. Python 环境搭建

创建一个名字为 byzerllm-desktop 的 Python 3.10 环境

conda create -n byzerllm-desktop python=3.10

激活 byzerllm-desktop 环境

source activate byzerllm-desktop

安装基础以下基础依赖包

pandas==1.5.3
pyarrow==11.0.0
aiohttp==3.8.4
ray[default]==2.3.0
pyjava==0.5.0

2. Ray 环境搭建

Ray 是 Byzer 的运行时环境之一。尽管如此，他是可选的。当你有如下需求时：

1. 分布式Python处理，或者分布式 Pandas 的能力
2. 或者需要 GPU 等资源的管理能力
3. 需要大模型等支持

则用户需要部署 Ray 方便 Byzer 使用。

Ray 依赖 Python 环境，需要和前面的环境保持一致。这里直接在 byzerllm-desktop 启动 Ray.

1) 单机启动

ray start --head

看到以下日志说明启动成功：

运行上文日志中给出的 Python 代码，测试能否正常连接到 Ray 节点：

import ray
ray.init(address="ray://<head_node_ip_address>:10001")

如果出现下方报错可能是 Conda 虚拟环境版本问题，建议重新安装，更多信息见Ray Issue #19938。

2) 集群启动

在 Head 节点上运行

ray start --head

Worker 节点上运行

ray start --address='<head_node_ip_address>:6379' --redis-password='<password>'

这里只是简单地启动了 Ray 环境，更多配置信息可参考 Ray 官方文档

代码示例

下面是一个使用了Python高阶 API进行对SQL表进行分布式处理的一个示例。您复制黏贴到 Byzer-Notebook中即可执行。

-- 分布式获取 python hello world

set jsonStr='''
{"Busn_A":114,"Busn_B":57},
{"Busn_A":55,"Busn_B":134},
{"Busn_A":27,"Busn_B":137},
{"Busn_A":101,"Busn_B":129},
{"Busn_A":125,"Busn_B":145},
{"Busn_A":27,"Busn_B":60},
{"Busn_A":105,"Busn_B":49}
''';

load jsonStr.`jsonStr` as data;

!python conf "pythonExec=/home/winubuntu/miniconda3/envs/byzerllm-desktop/bin/python";
!python conf "schema=st(field(ProductName,string),field(SubProduct,string))";
!python conf "dataMode=data";
!python conf "runIn=driver";

run command as Ray.`` where 
inputTable="data"
and outputTable="python_output_table"
and code='''
from pyjava.api.mlsql import PythonContext,RayContext

# type hint
context:PythonContext = context

ray_context = RayContext.connect(globals(),"127.0.0.1:10001")

def echo(row):
    row1 = {}
    row1["ProductName"]=str(row['Busn_A'])+'_jackm'
    row1["SubProduct"] = str(row['Busn_B'])+'_product'
    return row1

ray_context.foreach(echo)
''';

3. Byzer-python 与 Ray

在上一篇 Hello World 例子中， 脚本在 Java Executor节点执行，然后再把 Byzer-python 代码传递给 Python Worker 执行。此时因为没有连接 Ray 集群，所以所有的逻辑处理工作都在 Python Worker 中完成，并且是单机执行。

在上文分布式的 Hello World 示例中， 通过连接 Ray Cluster, Python Worker 转化为 Ray Client，只负责把 Byzer-python 代码转化为任务提交给 Ray Cluster，所以在分布式计算场景下 Python Worker 可以很轻量，除了基本的 Ray，Pyjava 等库以外，不需要安装额外的 Python 依赖库。