Apache Spark アプリケーションの依存関係の問題を効果的に解決するにはどうすればよいですか?

Apache Spark での依存関係の問題の解決

Apache Spark は分散データ処理のための堅牢なフレームワークですが、アプリケーションの開発中に依存関係の問題が発生する可能性があります。展開。この記事では、一般的な依存関係の問題に対処し、実用的な解決策を提供します。

Spark アプリケーションの一般的な問題には次のようなものがあります。

• java.lang.ClassNotFoundException - コード内で参照されているクラスが見つかりません。
• オブジェクト x はパッケージ y のメンバーではありません コンパイル エラー - パッケージ内で予期されるクラスは次のとおりですmissing.
• java.lang.NoSuchMethodError - クラスで予期されるメソッドが定義されていません。

Spark クラスパス管理の基本的な側面の 1 つは、アプリケーションの実行中に動的に構築されることです。この柔軟性により、アプリケーションごとのユーザー コードに対応できますが、依存関係の競合に対する潜在的な脆弱性も生じます。

Spark アプリケーションのコンポーネントとコンポーネント間のクラス フローを理解することは、依存関係の問題を解決するために重要です。 Spark アプリケーションは次のコンポーネントで構成されます:

• ドライバー: ユーザー コードを実行し、クラスター マネージャーに接続します。
• クラスター マネージャー : エグゼキュータのリソース割り当てを管理します。一般的なタイプには、スタンドアロン、YARN、Mesos などがあります。
• エグゼキュータ: クラスター ノードで Spark タスクを実行することにより、実際の作業を実行します。

次の図は、これらのコンポーネント間の関係:

[クラスター モードの概要のイメージ]図]

依存関係の問題を回避するには、クラスを適切に配置することが不可欠です。次の図は、推奨されるクラスの配布の概要を示しています。

[クラス配置概要図のイメージ]

• Spark コード: Spark のライブラリはすべてのコンポーネントに存在する必要があります。
• ドライバー専用コード: 必要のないコード初期化タスクやセットアップ タスクなど、Executor で実行されます。
• 分散コード: ユーザー変換や関数を含む、ドライバーと Executor の両方で実行されるコード。

展開を確実に成功させるには、次の事項に従ってください。ガイドライン:

• Spark コード: すべてのコンポーネントで一貫したバージョンの Scala と Spark を使用します。
• ドライバー コード: ドライバー コードをパッケージ化します。すべての Spark とユーザー コードを含む「fat jar」依存関係。
• 分散コード: 分散コードは、ドライバーに含まれるだけでなく、spark.jars パラメーターを使用して実行プログラムに配布される必要があります。

要約すると、Spark アプリケーションを構築およびデプロイするための推奨アプローチには次のものが含まれます。

1. 分散コードを含むライブラリを作成し、通常の jar と「ファット jar」の両方としてパッケージ化します。
2. 分散コード ライブラリと Spark にコンパイル依存関係を持つドライバー アプリケーションを作成します。
3. ドライバーに展開するために、ドライバー アプリケーションを「fat jar」にパッケージ化します。
4. 正しいバージョンのSparkSession の作成時に、spark.jars パラメータを使用してコードを配布します。
5. spark.yarn.archive パラメータ (YARN 用) を使用して、Spark バイナリを含むアーカイブ ファイルを提供します。

次のようにしますこれらのガイドラインに従って、開発者は Apache Spark の依存関係の問題を効果的に解決し、アプリケーションの信頼性の高い実行を保証できます。

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