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title: "Apache Livy でSpark Jobを送信"
slug: "hadoop-chadoop-use-ex9"
updated: 2026-09-17T09:25:49Z
published: 2026-09-17T09:25:49Z
canonical: "guide.ncloud-docs.com/hadoop-chadoop-use-ex9"
stale: true
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# Apache Livy でSpark Jobを送信

Classic環境で利用できます。

Apache LivyはRESTインターフェースを利用してSparkクラスタと簡単に相互適用できるサービスです。 簡単なRESTインターフェースまたはRPC(Remote Procedure Call)クライアントライブラリを通じて、Spark JobまたはSparkコードスニペット、同期/非同期の結果検索、SparkContext管理を簡単に送信できます。

また、Apache LivyはSparkとアプリケーションサーバ間の相互作用を単純化して、対話型のウェブ/モバイルアプリケーションにSparkを使用できるようにサポートします。

- マルチクライアントで複数のSpark Jobを使用できるようにSparkContextを持っています。
- マルチJob及びクライアントでキャッシュされたRDD(Resilient Distributed Dataset)またはデータフレームを共有します。
- マルチSparkContextを同時に管理できます。 優れた耐欠陥性と同時性のためにLivyサーバの代わりにSparkContextがクラスタ(YARN/Mesos)で実行されます。
- 既にコンパイルされたjar、コードスニペットまたはJava/ScalaクライアントAPIでJobを送信できます。
- セキュリティ認証通信を利用してセキュリティを確保します。

![hadoop-chadoop-use-ex9_1-1_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/hadoop-chadoop-use-ex9_1-1_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T14%3A34%3A26Z&se=2026-10-26T15%3A34%3A26Z&sr=c&sp=r&sig=qa0EtwOYc3ILTen8DdXt%2BoUdSpdyZOVNJdt%2Fd1IcKXY%3D)

          参考

          

- Apache Livyに関する詳細は、[Apache Livyの公式サイト](https://livy.incubator.apache.org/)をご参照ください。
- 画像の出典：[https://livy.incubator.apache.org/assets/images/livy-architecture.png](https://livy.incubator.apache.org/assets/images/livy-architecture.png)

このガイドでは、Cloud Hadoopで提供するApache Livyを用いてSpark Jobを送信する方法を説明します。 Cloud Hadoopクラスタを作成する際は、**クラスタタイプ**を**Spark**に選択します。

## Pythonモジュールのインストール

Sparkのサンプルコードを実行するには、先に`requests`というPythonモジュールをインストールします。

```
$ sudo yum install -y epel-release
$ sudo yum install -y python-pip
$ sudo pip install requests
```

## Apache Livyサーバ情報の確認

Apache Livyサーバのポート情報は、Ambari UIで確認できます。

1. Ambari UIにアクセスし、**Spark 2 > [Configs]**を順にクリックします。 ![hadoop-chadoop-use-ex9_2-1_C_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/hadoop-chadoop-use-ex9_2-1_C_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T14%3A34%3A26Z&se=2026-10-26T15%3A34%3A26Z&sr=c&sp=r&sig=qa0EtwOYc3ILTen8DdXt%2BoUdSpdyZOVNJdt%2Fd1IcKXY%3D)
2. **Advanced livy2-conf**項目をクリックし、**livy.server.port**情報を確認します。 ![hadoop-chadoop-use-ex9_2-2_C_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/hadoop-chadoop-use-ex9_2-2_C_ko.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T14%3A34%3A26Z&se=2026-10-26T15%3A34%3A26Z&sr=c&sp=r&sig=qa0EtwOYc3ILTen8DdXt%2BoUdSpdyZOVNJdt%2Fd1IcKXY%3D)

## Sparkのサンプルコード

サンプルコードは、[Apache Livy Examples](https://livy.incubator.apache.org/examples/)を参考にして作成しました。

- **ソースコードの内容をlivy-test.pyで保存**

```
#-*- coding:utf-8 -*-

import json, pprint, requests, textwrap, time, sys

# Livy2アクセス情報の入力
if len(sys.argv) < 2:
        print('ERROR：Livyサーバのアクセス情報を入力してください')
        print(' - Usage: python {0} http://ホスト名:ポート'.format(sys.argv[0]))
        sys.exit(1)
host = sys.argv[1]

# ヘッダ情報
headers = {'Content-Type': 'application/json'}

# Sparkセッションの作成
data = {'kind': 'spark'}
r = requests.post(host + '/sessions', data=json.dumps(data), headers=headers)
print("Created " + r.headers['location'])

# Sparkセッションの状態確認
state = "notIdle"
session_url = host + r.headers['location']
sys.stdout.write('Waiting for session state to idle')
while state != 'idle':
        r = requests.get(session_url, headers=headers)
        state = r.json()['state']
        sys.stdout.write('.')
        sys.stdout.flush()
        time.sleep(1)
sys.stdout.write('\rSessioin State is Ready!!!!!!!!!!!!!!\n')
sys.stdout.flush()

# テストコード1
statements_url = session_url + '/statements'
data = {'code': '1 + 1'}
r = requests.post(statements_url, data=json.dumps(data), headers=headers)
statement_url = host + r.headers['location']
print('=' * 80)
print(statement_url)
print('Request: {0}'.format(data['code']))

output = None
while output == None:
        r = requests.get(statement_url, headers=headers)
        ret = r.json()
        if ret['output'] == None:
                time.sleep(1)
                continue
        if 'output' in ret and 'data' in ret['output']:
                output = ret['output']['data']['text/plain']

print('-' * 80)
print(output)

# テストコード2
data = {
        'code': textwrap.dedent("""
                val NUM_SAMPLES = 100000;
                val count = sc.parallelize(1 to NUM_SAMPLES).map { i =>
                        val x = Math.random();
                        val y = Math.random();
                        if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
                }.reduce(_ + _);
                println(\"Pi is roughly \" + 4.0 * count / NUM_SAMPLES)
                """)
}

r = requests.post(statements_url, data=json.dumps(data), headers=headers)
statement_url = host + r.headers['location']
print('=' * 80)
print(statement_url)
print('Request: {0}'.format(data['code']))

output = None
while output == None:
        r = requests.get(statement_url, headers=headers)
        ret = r.json()
        if ret['output'] == None:
                time.sleep(1)
                continue
        if 'output' in ret and 'data' in ret['output']:
                output = ret['output']['data']['text/plain']

print('-' * 80)
print(output)

# Sparkセッションの終了
print('=' * 80)
r = requests.delete(session_url, headers=headers)
print('{0} {1}'.format(r.json()['msg'], session_url))
```

サンプルコードの`livy-test.py`の実行時には、以下のようにLivyサーバアクセス情報(http://ip:port)を引数として入力してください。

```
$ python livy-test.py http://ip:port
```

使用方法は以下のとおりです。

```
$ python livy-test.py http://172.16.3.22:8999
Created /sessions/47
Sessioin State is Ready!!!!!!!!!!!!!!...........................
================================================================================
http://172.16.3.22:8999/sessions/47/statements/0
Request: 1 + 1
--------------------------------------------------------------------------------
res0: Int = 2================================================================================
http://172.16.3.22:8999/sessions/47/statements/1
Request:
val NUM_SAMPLES = 100000;
val count = sc.parallelize(1 to NUM_SAMPLES).map { i =>
        val x = Math.random();
        val y = Math.random();
        if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
}.reduce(_ + _);
println("Pi is roughly " + 4.0 * count / NUM_SAMPLES)--------------------------------------------------------------------------------
NUM_SAMPLES: Int = 100000
count: Int = 78503
Pi is roughly 3.14012================================================================================
deleted http://172.16.3.22:8999/sessions/47
```