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首页Javajava教程如何有效解决 Apache Spark 应用程序中的依赖问题并优化类放置?

How Can I Effectively Resolve Dependency Issues and Optimize Class Placement in Apache Spark Applications?

通过可扩展性和优化类放置解决 Apache Spark 中的依赖问题

Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架,广泛用于大数据处理。然而,构建和部署 Spark 应用程序有时会遇到阻碍功能的依赖问题。

Spark 中常见的依赖问题:

  • java.lang.ClassNotFoundException
  • 对象 x 不是包 y 编译的成员错误
  • java.lang.NoSuchMethodError

原因和解决方案:

Apache Spark 的动态类路径创建可能会导致依赖性问题。要解决这些问题,必须了解 Spark 应用程序组件的概念:

  • 驱动程序: 负责创建 SparkSession 并连接到集群管理器的用户应用程序。
  • 集群管理器:集群的入口点,为应用程序分配执行器(Standalone、YARN、 Mesos)。
  • 执行器:在集群节点上运行实际 Spark 任务的进程。

类放置优化:

  • Spark 代码: Spark 库应该存在在所有组件中以促进通信。
  • 仅驱动程序代码:不使用执行器上的资源的用户代码。
  • 分布式代码:用户RDD / DataFrame / 转换中使用的代码数据集。

基于 Cluster Manager 的依赖管理:

独立版:

  • 所有驱动程序都必须使用在主服务器上运行的相同 Spark 版本

YARN / Mesos:

  • 应用程序可以使用不同的 Spark 版本,但应用程序内的组件必须使用相同的版本。
  • 启动SparkSession时提供正确的版本并通过spark.jars将必要的jar发送给执行器参数。

部署最佳实践:

  • 将分布式代码打包为包含所有依赖项的“胖罐子”。
  • 打包驱动程序应用程序作为一个胖罐子。
  • 使用正确的分布式代码版本启动 SparkSession Spark.jars。
  • 使用spark.yarn.archive(在YARN模式下)提供包含所有必需jar的Spark存档文件。

通过遵循这些指南,开发人员可以有效地解决依赖关系Apache Spark 中的问题并确保最佳的类放置,以实现高效且可扩展的应用程序执行。

以上是如何有效解决 Apache Spark 应用程序中的依赖问题并优化类放置?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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