Apache Spark アプリケーションの依存関係の競合を解決するにはどうすればよいですか?

Apache Spark での依存関係の競合の解決

Apache Spark では、java.lang などのアプリケーションを構築およびデプロイするときに、いくつかの一般的な問題が発生する可能性があります。 .ClassNotFoundException、オブジェクト x はパッケージ y のメンバーではありません コンパイル エラー、およびjava.lang.NoSuchMethodError。これらの問題は、Spark アプリケーションのパフォーマンスと安定性に大きな影響を与える可能性があります。これらの問題を解決する方法を理解することは、堅牢な Spark ワークフローを開発および維持するために非常に重要です。

Spark のクラスパスは動的に構築され、システム ライブラリとアプリケーション固有のコードの両方を包含するため、クラスパスの問題に対して脆弱になります。これらの問題を効果的に軽減するには、主に Spark アプリケーションのさまざまなコンポーネントにわたるコード コンポーネントの配置と依存関係の管理に関連するいくつかのガイドラインに従うことが重要です。

Spark アプリケーションのコンポーネント

Spark アプリケーションは 3 つの主要な要素で構成されますコンポーネント:

• ドライバー: SparkSession を作成し、クラスター マネージャーと対話するアプリケーション コード。
• クラスター マネージャー: (例: 、スタンドアロン、YARN、または Mesos) はクラスターへのエントリー ポイントとして機能し、クラスターへのリソース (実行プログラム) を割り当てます。アプリケーション。
• エグゼキュータ: クラスター ノード上で実際の計算タスクを実行するプロセス。

クラス配置

クラスパスの競合を回避するには、特定のクラスがクラスパス内のどこに属するかを理解することが重要です。コンポーネント.

• Spark コード: Apache Spark に関連付けられたライブラリは、3 つのコンポーネントすべてに存在する必要があります。これらのライブラリは、通信およびデータ処理タスクの基本的な機能を提供します。
• ドライバーのみのコード: エグゼキューターでの実行を目的としていないコードは、ドライバー コンポーネント内で分離する必要があります。
• 分散コード: 変換と計算で使用されるコードは、分散コード コンポーネントに含まれ、 executor.

依存関係の管理

必要なすべてのクラスが正しいコンポーネントで使用できるようにするには、依存関係を効果的に管理することが重要です。

• Spark コード: Apache Spark の一貫したバージョンを維持します。すべてのコンポーネントにわたるライブラリ。
• ドライバー コード: ドライバー コードを「ファット jar」または個別の jar としてパッケージ化し、すべての依存関係が確実に含まれるようにします。
• 分散コード: spak.jars パラメータとその推移を使用して、分散コードをエグゼキュータに配布します。

デプロイメントに関する考慮事項

使用される特定のクラスター マネージャーは、デプロイメント戦略に影響を与える可能性があります。

• スタンドアロン: マスター ノード上の既存の Spark インストールを使用する必要があります。
• YARN / Mesos: アプリケーションが使用できるようにします異なる Spark バージョンを使用できますが、同じアプリケーションのすべてのコンポーネントは同じバージョンを使用する必要があります。 spark.yarn.archive または spark.yarn.jars パラメータは、必要な jar をエグゼキュータに配布するのに役立ちます。

概要

上記のガイドラインに従うことで、開発者は依存関係の競合を効果的に解決し、Spark アプリケーションのスムーズな実行を保証できます。適切なクラスの配置、慎重な依存関係の管理、ドライバー専用コードと分散コードの明確な区別は、これらの課題を克服し、アプリケーションの最適なパフォーマンスを達成するために重要な役割を果たします。

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