jupyter kernelgateway对外暴露服务

本文主要介绍 jupyter kernelgateway 在工作中的运用

基本介绍

Jupyter Kernel Gateway 是一个 Web 服务器，提供对 Jupyter 内核的无头访问。应用程序通过 REST 调用和 Websockets 远程与内核通信。

安装

shell 复制代码

pip install jupyter_kernel_gateway

运行

shell 复制代码

jupyter kernelgateway

定义一个./my_example.ipynb，使用 jupyter kernelgateway 对外暴露服务

python 复制代码

# GET /hello/world

import json
import requests
import numpy as np

req = json.loads(REQUEST)
res = dict(data=np.random.randn(5, 4).tolist(), request=req)
print(json.dumps(res))

bash 复制代码

jupyter kernelgateway --KernelGatewayApp.api=kernel_gateway.notebook_http --KernelGatewayApp.seed_uri=./my_example.ipynb --port=10100
[KernelGatewayApp] Kernel started: 12ac2daa-c62a-47e4-964a-336734557656
[KernelGatewayApp] Registering resource: /hello/world, methods: (['GET'])
[KernelGatewayApp] Registering resource: /_api/spec/swagger.json, methods: (GET)
[KernelGatewayApp] Jupyter Kernel Gateway at http://127.0.0.1:10100

GET 调用

定义一个带有两个路径参数 firstName 和 lastName 的接口

python 复制代码

# GET /hello/:firstName/:lastName

req = json.loads(REQUEST)
data = req['path']
logging.info("name:%s" % (data['firstName']), extra = extra)
logging.info("name:%s" % (data['lastName']), extra = extra)

POST 调用

python 复制代码

# POST /consistency_check/hive_vs_hive

req = json.loads(REQUEST)
data = req['body']
logging.info("请求参数：%s" % json.dumps(data), extra = extra)

可以看到 GET 和 POST ，取值的不同，GET 是从 REQUEST 对象的 path中取值，POST 是从 REQUEST 对象的 body中取值。

工作使用

两个数仓之间的数据比对、以及 hive 和 mysql 之间的数据导入导出，都是用 pyspark 实现的。

在 java 端会调用 python 服务，此时就是使用 jupyter kernelgateway 来对外暴露 python 服务的。

那么 java 和 python 之间是怎么通信的呢？

其实是通过 redis 的发布订阅模式，java 端去订阅channel，python 端执行结束后发布事件。