Добавление JAR файлов к Spark job через spark-submit

Быстрый ответ

Чтобы добавить несколько JAR-файлов к задаче Spark, примените опцию --jars в команде spark-submit, перечислив их через запятую:

spark-submit --class YourClass --jars dep1.jar,dep2.jar app.jar

Таким образом dep1.jar и dep2.jar будут включены в задачу в качестве зависимостей.

Для управления более сложным набором зависимостей следует использовать метод addJar из класса SparkContext или настроить classpath с помощью --conf.

Как правильно использовать разделители, учитывая ОС

В Unix и MacOS при указании путей к JAR используются :. В Windows вместо этого применяется ;. Стоит это учесть при взаимодействии с переменными окружения classpath или инструментами сборки.

Порядок classpath для драйвера

Чтобы драйвер классов имел приоритет, укажите --conf spark.driver.userClassPathFirst=true. Проверьте параметры в разделе «Окружение» на Spark UI.

Оптимизации для менеджера кластера

В зависимости от режима, такого как yarn-client или yarn-cluster, использование параметра spark.yarn.archive может ускорить распространение JAR-файлов в YARN-кластере, особенно если они находятся в HDFS.

Визуализация

Подготовьте задачу Spark к запуску, добавив необходимые JAR-файлы:

spark-submit --jars 'screwdriver.jar,hammer.jar,drill.jar' --class YourMainClass your-app.jar

В итоге подготовленное задание будет выглядеть так:

🧰 (Ящик инструментов): Подключены [🔩 Отвертка, 🔨 Молоток, 🛠 Дрель]
🔥 (Задача Spark): Готова к выполнению! 🚀

Сложные зависимости: использование временной директории

В случае проектов со сложными зависимостями целесообразно разместить JAR-файлы в промежуточной директории на HDFS. Это облегчит их подключение в режиме yarn-cluster.

Работа с различными схемами URI

spark-submit поддерживает работу с множеством схем URI, включая hdfs://, s3://, file://. Размещайте JAR-файлы так, чтобы быстрый и непрерывный доступ к ним был обеспечен.

Осторожное использование classpath

Если вы используете сразу несколько опций — --jars, --files и extraClassPath, будьте внимательны, чтобы избежать конфликтов в classpath.

Централизация общих библиотек

Чтобы ускорить запуск задач на всех узлах и унифицировать их, разместите общие JAR-файлы в централизованном кеше в HDFS.

Предварительная проверка в разных средах

Перед запуском убедитесь, что пути и classpath корректны во всех окружениях (dev/prod), чтобы избежать несоответствий.

Детализированная настройка через конфигурации Spark

Для точной настройки classpath на исполнительских узлах используйте --conf, например spark.executor.extraClassPath.

Настройка classpath во время сессии Spark

Для определения classpath во время сессии Spark используйте --conf или SparkConf().

Использование методов addJar или addFile при необходимости

Метод addJar из SparkContext позволяет добавить JAR-файлы в classpath, а addFile используется для файлов, требуемых в рантайме, но не включаемых в classpath.

Согласованность работы в различных режимах

Проведите тестирование стратегии развертывания JAR в разных режимах (yarn-client, yarn-cluster и локальном), чтобы гарантировать согласованность их работы.

Крайний случай: обращение к официальной документации

Для получения актуальной информации о управлении JAR-зависимостями в Spark всегда обращайтесь к официальной документации.

Полезные материалы

1. Документация Spark 3.5.0 — основной источник информации по разработке приложений на Spark.
2. Библиотеки | Databricks на AWS — подробно о управлении библиотечными зависимостями в Spark.
3. Быстрое руководство по Apache Spark — полное руководство по всем аспектам разработки на Spark.
4. Блог BigData Boutique — подробное объяснение важности SparkConf при конфигурации приложений на Spark.
5. Medium — пошаговое руководство по использованию команды spark-submit для подключения JAR-файлов.
6. Как настроить память Apache Tez – Cloudera Community — информация по настройке памяти, которая может быть полезной и для Spark.