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