Comment puis-je résoudre efficacement les problèmes de dépendance dans les applications Apache Spark ?

Résoudre les problèmes de dépendance dans Apache Spark

Apache Spark est un framework robuste pour le traitement distribué des données, mais des problèmes de dépendance peuvent survenir lors du développement d'applications et déploiement. Cet article aborde les problèmes de dépendance courants et fournit des solutions pratiques.

Les problèmes courants dans les applications Spark incluent :

• java.lang.ClassNotFoundException - Une classe référencée dans le code est introuvable.
• l'objet x n'est pas membre du package y erreurs de compilation - Une classe attendue dans un package est manquant.
• java.lang.NoSuchMethodError - Une méthode attendue dans une classe n'est pas définie.

Un aspect fondamental de la gestion du chemin de classe Spark est qu'elle est construite dynamiquement lors de l'exécution de l'application. Cette flexibilité s'adapte au code utilisateur par application, mais elle introduit également une vulnérabilité potentielle aux conflits de dépendances.

Comprendre les composants d'une application Spark et le flux de classes entre eux est crucial pour résoudre les problèmes de dépendance. Une application Spark se compose des composants suivants :

• Pilote : exécute le code utilisateur et se connecte au gestionnaire de cluster.
• Gestionnaire de cluster : Gère l’allocation des ressources pour les exécuteurs testamentaires. Les types courants incluent Standalone, YARN et Mesos.
• Exécuteurs : effectuez le travail réel en exécutant des tâches Spark sur les nœuds du cluster.

Le diagramme suivant illustre le relations entre ces composants :

[Image du diagramme de présentation du mode cluster]

Un placement correct en classe est essentiel pour éviter problèmes de dépendance. Le diagramme suivant présente la répartition recommandée des classes :

[Image du diagramme de présentation du placement des classes]

• Code Spark : les bibliothèques Spark doivent être présentes dans tous les composants. pour faciliter la communication.
• Code pilote uniquement : Code qui n'a pas besoin d'être exécuté sur Exécuteurs, tels que les tâches d'initialisation ou de configuration.
• Code distribué : code exécuté à la fois sur le pilote et les exécuteurs, y compris les transformations et les fonctions utilisateur.

Pour garantir un déploiement réussi, respectez les directives suivantes :

• Spark Code : utilisez des versions de Scala et Spark dans tous les composants.
• Code du pilote : emballez le code du pilote sous la forme d'un « gros pot » contenant toutes les dépendances de Spark et du code utilisateur.
• Code distribué : En plus d'être inclus dans le pilote, le code distribué doit être expédié aux exécuteurs testamentaires à l'aide du spark.jars paramètre.

En résumé, une approche recommandée pour créer et déployer des applications Spark implique :

1. Créez une bibliothèque avec du code distribué et emballez-la à la fois sous forme de pot standard et de « gros pot ».
2. Créez une application pilote avec des dépendances de compilation sur la bibliothèque de code distribuée et Spark.
3. Emballez l'application du pilote dans un « gros pot » pour le déploiement sur le pilote.
4. Spécifiez la version correcte du code distribué à l'aide de spark.jars lors de la création de la SparkSession.
5. Fournissez un fichier d'archive contenant les binaires Spark à l'aide du paramètre spark.yarn.archive (pour YARN).

En suivant ces directives, les développeurs peuvent résoudre efficacement problèmes de dépendance dans Apache Spark et garantir une exécution fiable des applications.

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