通过可扩展性和优化类放置解决 Apache Spark 中的依赖问题
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理。然而，构建和部署 Spark 应用程序有时会遇到阻碍功能的依赖问题。
Spark 中常见的依赖问题：
- java.lang.ClassNotFoundException
- 对象 x 不是包 y 编译的成员错误
- java.lang.NoSuchMethodError
原因和解决方案：
Apache Spark 的动态类路径创建可能会导致依赖性问题。要解决这些问题，必须了解 Spark 应用程序组件的概念：
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驱动程序： 负责创建 SparkSession 并连接到集群管理器的用户应用程序。
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集群管理器：集群的入口点，为应用程序分配执行器（Standalone、YARN、 Mesos)。
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执行器：在集群节点上运行实际 Spark 任务的进程。
类放置优化：
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Spark 代码： Spark 库应该存在在所有组件中以促进通信。
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仅驱动程序代码：不使用执行器上的资源的用户代码。
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分布式代码：用户RDD / DataFrame / 转换中使用的代码数据集。
基于 Cluster Manager 的依赖管理：
独立版：
- 所有驱动程序都必须使用在主服务器上运行的相同 Spark 版本
YARN / Mesos：
- 应用程序可以使用不同的 Spark 版本，但应用程序内的组件必须使用相同的版本。
- 启动SparkSession时提供正确的版本并通过spark.jars将必要的jar发送给执行器参数。
部署最佳实践：
- 将分布式代码打包为包含所有依赖项的“胖罐子”。
- 打包驱动程序应用程序作为一个胖罐子。
- 使用正确的分布式代码版本启动 SparkSession Spark.jars。
- 使用spark.yarn.archive（在YARN模式下）提供包含所有必需jar的Spark存档文件。
通过遵循这些指南，开发人员可以有效地解决依赖关系Apache Spark 中的问题并确保最佳的类放置，以实现高效且可扩展的应用程序执行。
以上是如何有效解决 Apache Spark 应用程序中的依赖问题并优化类放置？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
