透過可擴展性和最佳化類別放置解決Apache Spark 中的依賴問題
Apache Spark 是一個強大的分散式運算框架，廣泛用於大數據處理。然而，建置和部署 Spark 應用程式有時會遇到阻礙功能的依賴問題。
Spark 中常見的依賴問題：
- java.lang.ClassNotFoundException
- 物件 x 不是包 y編譯的成員錯誤
- java.lang.NoSuchMethodError
原因與解決方案：
Apache Spark 的動態類路徑導致依賴性問題。要解決這些問題，必須了解 Spark 應用程式元件的概念：
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驅動程式： 負責建立 SparkSession 並連接到叢集管理員的使用者應用程式。
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叢集管理器：叢集的入口點，為應用程式指派執行器（Standalone、YARN、 Mesos)。
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執行器：在叢集節點上執行實際 Spark 任務的進程。
類別放置最佳化：
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Spark 程式碼： Spark 函式庫應該存在在所有元件中以促進通訊。
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僅驅動程式程式碼：不使用執行器上的資源的使用者程式碼。
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分散式程式碼：使用者RDD / DataFrame / 轉換中使用的程式碼資料集。
基於Cluster Manager 的依賴管理：
獨立版：
- 所有驅動程序都必須使用在主伺服器上運行的相同Spark版本
YARN / Mesos：
- 應用程式可以使用不同的 Spark 版本，但應用程式內的元件必須使用相同的版本。
- 啟動SparkSession時提供正確的版本並透過spark.jars將必要的jar傳送給執行器參數。
部署最佳實務：
- 將分散式程式碼打包為包含所有依賴項的「胖罐子」。
- 打包驅動程式應用程式作為一個胖罐子。
- 使用正確的分散式程式碼版本啟動 SparkSession Spark.jars。
- 使用spark.yarn.archive（在YARN模式下）提供包含所有必要jar的Spark檔案。
透過遵循這些準則，開發人員可以有效地解決依賴關係Apache Spark 中的問題並確保最佳的類別放置，以實現高效且可擴展的應用程式執行。
以上是如何有效解決 Apache Spark 應用程式中的依賴問題並優化類別放置？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
