Apache Spark 애플리케이션의 종속성 문제를 효과적으로 해결하려면 어떻게 해야 합니까?

Apache Spark의 종속성 문제 해결

Apache Spark는 분산 데이터 처리를 위한 강력한 프레임워크이지만 애플리케이션 개발 및 작업 중에 종속성 문제가 발생할 수 있습니다. 전개. 이 문서에서는 일반적인 종속성 문제를 다루고 실용적인 솔루션을 제공합니다.

Spark 애플리케이션의 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

• java.lang.ClassNotFoundException - 코드에서 참조된 클래스를 찾을 수 없습니다.
• 객체 x는 패키지의 멤버가 아닙니다. y 컴파일 오류 - 패키지에 예상되는 클래스는 다음과 같습니다. 누락.
• java.lang.NoSuchMethodError - 클래스에서 예상되는 메소드가 정의되지 않았습니다.

Spark 클래스 경로 관리의 기본 측면 중 하나는 애플리케이션 실행 중에 동적으로 구성된다는 것입니다. 이러한 유연성은 애플리케이션별 사용자 코드를 수용하지만 종속성 충돌에 대한 잠재적인 취약성을 야기하기도 합니다.

Spark 애플리케이션의 구성 요소와 애플리케이션 간의 클래스 흐름을 이해하는 것은 종속성 문제를 해결하는 데 중요합니다. Spark 애플리케이션은 다음 구성 요소로 구성됩니다.

• 드라이버: 사용자 코드를 실행하고 클러스터 관리자에 연결합니다.
• 클러스터 관리자 : Executor에 대한 리소스 할당을 관리합니다. 일반적인 유형에는 Standalone, YARN 및 Mesos가 포함됩니다.
• Executor: 클러스터 노드에서 Spark 작업을 실행하여 실제 작업을 수행합니다.

다음 다이어그램은 이러한 구성 요소 간의 관계:

[클러스터 모드 개요 이미지 다이어그램]

종속성 문제를 피하려면 적절한 클래스 배치가 필수적입니다. 다음 다이어그램은 권장되는 클래스 분포를 간략하게 설명합니다.

[클래스 배치 개요 다이어그램 이미지]

• Spark 코드: Spark의 라이브러리는 모든 구성 요소에 있어야 합니다.
• 운전자 전용 코드: 운전자 전용 코드가 필요 없는 코드 초기화 또는 설정 작업과 같은 실행기에서 실행됩니다.
• 분산 코드: 사용자 변환 및 기능을 포함하여 드라이버와 실행기 모두에서 실행되는 코드.

성공적인 배포를 위해서는 다음 사항을 준수하세요. 지침:

• Spark 코드: 모든 구성 요소에서 Scala 및 Spark의 일관된 버전을 사용합니다.
• 드라이버 코드: 드라이버 코드를 다음과 같이 패키지합니다. 모든 Spark 및 사용자 코드 종속성을 포함하는 "fat jar".
• 분산됨 코드: 분산 코드는 드라이버에 포함되는 것 외에도 Spark.jars 매개변수를 사용하여 실행자에게 전달되어야 합니다.

요약하면 Spark 애플리케이션 구축 및 배포에 권장되는 접근 방식은 다음과 같습니다. :

1. 분산 코드로 라이브러리를 생성하고 이를 일반 및 "fat jar"로 패키징합니다.
2. 분산 코드 라이브러리 및 Spark에 대한 컴파일 종속성을 사용하여 드라이버 애플리케이션을 생성합니다.
3. 드라이버에 배포하기 위해 드라이버 애플리케이션을 "fat jar"로 패키징합니다.
4. 다음을 사용하여 배포 코드의 올바른 버전을 지정합니다. SparkSession을 생성할 때 Spark.jars 매개변수를 사용합니다.
5. spark.yarn.archive 매개변수(YARN용)를 사용하여 Spark 바이너리가 포함된 아카이브 파일을 제공합니다.

개발자는 다음 지침을 따라 Apache Spark의 종속성 문제를 효과적으로 해결하고 안정적인 애플리케이션 실행을 보장할 수 있습니다.

위 내용은 Apache Spark 애플리케이션의 종속성 문제를 효과적으로 해결하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!