Apache Spark アプリケーションで依存関係の問題を効果的に解決し、クラスの配置を最適化するにはどうすればよいですか?

スケーラビリティと最適化されたクラス配置による Apache Spark の依存関係の問題の解決

Apache Spark は、ビッグ データ処理に広く使用されている強力な分散コンピューティング フレームワークです。ただし、Spark アプリケーションの構築とデプロイでは、機能を妨げる依存関係の問題が発生することがあります。

Spark の一般的な依存関係の問題:

• java.lang.ClassNotFoundException
• オブジェクト x はパッケージ y コンパイルのメンバーではありませんエラー
• java.lang.NoSuchMethodError

原因と解決策:

Apache Spark の動的クラスパスの作成は、依存関係の問題の原因となる可能性があります。これらを解決するには、Spark アプリケーション コンポーネントの概念を理解することが重要です:

• ドライバー: SparkSession の作成とクラスター マネージャーへの接続を担当するユーザー アプリケーション。
• クラスター マネージャー: クラスターへのエントリ ポイント、アプリケーション (スタンドアロン、 YARN、Mesos)。
• エグゼキュータ: クラスター ノードで実際の Spark タスクを実行するプロセス。

クラス配置の最適化:

• スパークコード: 通信を容易にするために、Spark ライブラリはすべてのコンポーネントに存在する必要があります。
• ドライバーのみのコード: エグゼキューター上のリソースを使用しないユーザー コード。
• 分散コード: RDD / DataFrame / の変換で使用されるユーザー コードデータセット。

クラスター マネージャーに基づく依存関係管理:

スタンドアロン:

• すべてのドライバーが必要ですマスター上で実行されている同じ Spark バージョンを使用し、 executor.

YARN / Mesos:

• アプリケーションは異なる Spark バージョンを使用できますが、アプリケーション内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。
• SparkSession を開始するときに正しいバージョンを指定し、必要な jar を実行者に送信します。スパーク.jars パラメータ。

デプロイメントのベスト プラクティス:

• 配布コードをすべての依存関係を含む「ファット jar」としてパッケージ化します。
• ドライバー アプリケーションをファット ジャーとしてパッケージ化します。
• 開始正しい分散コード バージョンの SparkSession (spark.jars を使用)。
• spark.yarn.archive (YARN モード) を使用して、必要なすべての jar を含む Spark アーカイブ ファイルを提供します。

次のようにします。これらのガイドラインに従って、開発者は Apache Spark の依存関係の問題を効果的に解決し、効率的でスケーラブルなアプリケーション実行のための最適なクラス配置を確保できます。

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