如何有效解决 Apache Spark 应用程序中的依赖冲突？

解决 Apache Spark 中的依赖问题

Apache Spark 动态构造其类路径，增加了其对 java.lang.ClassNotFoundException 等依赖问题的敏感性，对象 x 不是包 y 的成员，并且java.lang.NoSuchMethodError.

解决这些问题的关键在于理解 Spark 应用程序的各个组件：

• 驱动程序： 执行应用程序逻辑并管理集群连接。
• 集群管理器：分配资源应用程序的（执行器）。
• 执行器：执行实际的处理任务。

每个组件都需要特定的类，如下图所示：

[班级分班概述图图像]

Spark代码：

• 必须存在于所有组件中以促进通信。
• 在所有组件中使用相同的 Scala 和 Spark 版本。

仅限驾驶员代码：

• 可选，包含非分布式代码。

分布式代码：

• 必须被运送到执行者进行处理。
• 包括用户转换及其依赖项。

依赖关系解析指南：

1. Spark 代码：

   • 全部使用一致的 Spark 和 Scala 版本
   • 对于独立模式，驱动程序必须与主节点和执行器上的 Spark 版本匹配。
   • 对于 YARN/Mesos，在启动 SparkSession 时提供正确的 Spark 版本。将所有 Spark 依赖项运送到执行器。

2. 驱动程序代码：

   • 打包为单个或多个 jar，确保包含所有 Spark 依赖项和用户

3. 分布式代码：

   • 打包为库，包括用户代码和依赖项。
   • 使用spark.jars将库发送给执行者

最佳实践：

1. 使用分布式代码创建库，将它们打包为常规和胖罐子。
2. 构建依赖于这些库和 Spark 的驱动程序应用程序（具体
3. 将驱动程序应用程序打包为 fat jar。
4. 将spark.jars 设置为分布式代码的位置。
5. 将spark.yarn.archive 设置为Spark 的位置二进制文件。

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