Wie kann ich Abhängigkeitskonflikte in meinen Apache Spark-Anwendungen effektiv lösen?

Abhängigkeitsprobleme in Apache Spark lösen

Apache Spark erstellt seinen Klassenpfad dynamisch und erhöht so seine Anfälligkeit für Abhängigkeitsprobleme wie java.lang.ClassNotFoundException , Objekt x ist kein Mitglied von Paket y und java.lang.NoSuchMethodError.

Der Schlüssel zur Lösung dieser Probleme liegt im Verständnis der verschiedenen Komponenten einer Spark-Anwendung:

• Treiber: Führt Anwendungslogik aus und verwaltet die Clusterverbindung.
• Cluster-Manager: Weist Ressourcen zu (Ausführende) für Anwendungen.
• Ausführende: Führen tatsächliche Verarbeitungsaufgaben aus.

Jede Komponente erfordert bestimmte Klassen, wie im folgenden Diagramm dargestellt:

[Bild des Übersichtsdiagramms zur Klasseneinstufung]

Spark Code:

• Muss in allen Komponenten vorhanden sein, um die Kommunikation zu erleichtern.
• Verwenden Sie für alle Komponenten dieselben Scala- und Spark-Versionen.

Nur-Treiber-Code:

• Optional, enthält nicht verteilte Code.

Verteilter Code:

• Muss zur Verarbeitung an Ausführende gesendet werden.
• Beinhaltet Benutzertransformationen und ihre Abhängigkeiten.

Richtlinien für Abhängigkeit Lösung:

1. Spark-Code:

   • Konsistente Spark- und Scala-Versionen in allen Komponenten verwenden.
   • Für den Standalone-Modus müssen die Treiber mit der Spark-Version auf dem Master und den Executoren übereinstimmen.
   • Für YARN/Mesos, stellen Sie beim Starten der SparkSession die richtige Spark-Version bereit. Versenden Sie alle Spark-Abhängigkeiten an Ausführende.

2. Treibercode:

   • Verpacken Sie es als einzelne oder mehrere Gläser, um die Einbindung sicherzustellen aller Spark-Abhängigkeiten und Benutzer Code.

3. Verteilter Code:

   • Paket als Bibliothek, einschließlich Benutzercode und Abhängigkeiten.
   • Versenden Sie die Bibliothek mithilfe von spark.jars an Ausführende Parameter.

Best Practices:

1. Erstellen Sie Bibliotheken mit verteiltem Code und verpacken Sie sie als reguläre und fette Gläser.
2. Erstellen Sie Treiberanwendungen mit Abhängigkeiten von diesen Bibliotheken und Spark (spezifische Version).
3. Packen Sie Treiberanwendungen so fett ein jars.
4. Setzen Sie spark.jars auf den Speicherort des verteilten Codes.
5. Setzen Sie spark.yarn.archive auf den Speicherort der Spark-Binärdateien.

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