解决 Apache Spark 中的依赖问题
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，但在应用程序开发和部署过程中可能会出现依赖问题部署。本文解决了常见的依赖问题并提供了实用的解决方案。
Spark 应用程序中的常见问题包括：
- java.lang.ClassNotFoundException - 找不到代码中引用的类。
- 对象 x 不是包 y 的成员编译错误 - 包中预期的类是缺失。
- java.lang.NoSuchMethodError - 未定义类中预期的方法。
Spark 类路径管理的一个基本方面是它是在应用程序执行期间动态构造的。这种灵活性可以适应每个应用程序的用户代码，但它也引入了潜在的依赖冲突漏洞。
了解 Spark 应用程序的组件以及它们之间的类流对于解决依赖关系问题至关重要。 Spark 应用程序由以下组件组成：
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驱动程序：执行用户代码并连接到集群管理器。
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集群管理器 ：管理执行器的资源分配。常见类型包括 Standalone、YARN 和 Mesos。
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Executors：通过在集群节点上运行 Spark 任务来执行实际工作。
下图说明了这些组件之间的关系：
[集群模式概述图图]
正确的类放置对于避免依赖问题至关重要。下图概述了建议的类分布：
[类放置概述图]
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Spark 代码：Spark 的库必须存在于所有组件中以方便沟通。
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仅驱动程序代码：不需要的代码在 Executor 上执行，例如初始化或设置任务。
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分布式代码：在 Driver 和 Executor 上执行的代码，包括用户转换和函数。
为确保成功部署，请遵守以下规定指南：
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Spark 代码：在所有组件中使用一致版本的 Scala 和 Spark。
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驱动程序代码：将驱动程序代码打包为包含所有 Spark 和用户代码依赖项的“胖罐子”。
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分布式代码：除了包含在驱动程序中之外，分布式代码还必须使用spark.jars参数发送到执行器。
总之，构建和部署Spark应用程序的推荐方法包括： :
- 使用分布式代码创建一个库，并将其打包为常规和“胖罐子”。
- 创建一个具有对分布式代码库和 Spark 的编译依赖项的驱动程序应用程序。
- 将驱动程序应用程序打包到“fat jar”中以部署到驱动程序。
- 使用spark.jars参数指定分布式代码的正确版本创建 SparkSession 时。
- 使用 Spark.yarn.archive 参数（对于 YARN）提供包含 Spark 二进制文件的存档文件。
通过遵循这些准则，开发人员可以有效解决依赖关系Apache Spark 中的问题并确保可靠的应用程序执行。
以上是如何有效解决Apache Spark应用的依赖问题？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
