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如何有效管理依賴關係以避免 Apache Spark 應用程式出現錯誤?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate Olsen原創
2024-12-19 19:50:23811瀏覽

How Can I Effectively Manage Dependencies to Avoid Errors in Apache Spark Applications?

解決Apache Spark 中的依賴關係問題

Apache Spark 應用程式在建置和部署過程中通常會遇到與依賴關係相關的問題。這些問題包括java.lang.ClassNotFoundException、object x is not a member of package y 編譯錯誤以及java.lang.NoSuchMethodError.

動態類路徑和依賴管理

動態類路徑和依賴管理

Spark 的類別路徑是動態建置的以適應使用者程式碼,可能會導致這些問題。此外,所使用的特定集群管理器(master)引入了進一步的考慮因素。

元件和類別放置

  • Spark應用程式包含以下元件:
  • 驅動程式:初始化應用程式並連接到叢集管理器。
  • 叢集管理器:促進資源分配並將工作指派給執行器。

執行器:在叢集節點上執行 Spark 任務。

每個組件的類別放置如下所示:

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分發代碼

  • 了解類別放置要求可以在組件之間正確分發代碼:
  • Spark 代碼:包含所有元件所需的函式庫,並且必須在所有元件中可用三.
  • 僅驅動程式程式碼:不需要分發給執行器的使用者程式碼。
分散式程式碼:

需要執行的使用者程式碼在執行者​​上且必須運送到

不同群集管理器中的依賴管理

    獨立:

要求所有驅動程式使用與master 相同的 Spark 版本

    YARN / Mesos:
  • 允許每個應用程式使用不同的 Spark 版本。
  • 驅動程式版本必須與編譯和打包時使用的版本。

Spark 依賴項,包括傳遞依賴項,必須包含在分散式 jars/archive 中。

使用YARN 的建議方法

  • 為了盡量減少依賴性問題,請考慮以下方法:
  • 使用分散式程式碼建立一個函式庫,作為常規jar 和fat jar。
  • 建立依賴分散式程式碼庫和 Apache Spark(特定版本)的驅動程式應用程式。
  • 將驅動程式應用程式打包為 fat jar。
  • 使用 Spark.jars 參數指定分散式程式碼版本。
使用spark.yarn.archive參數提供包含Spark二進位檔案的存檔檔案。

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