Spark 依赖包加载方式

1 Spark 依赖包来源

我们知道Spark application运行加载依赖有三个地方:

  • systemClasspath:Spark安装时候提供的依赖包,${SPARK_HOME}/jars下的包。
  • spark-submit --jars 提交的依赖包
  • spark-submit --config "spark.{driver/executor}.extraClassPath=someJar"提交的依赖包Spark 依赖包

2 --jars

提供系统中没有的包,运行时将包分发到worker指定目录例如/var/run/spark/work,不会加载到executor的classPath,多个包用逗号分隔

在提交任务的时候指定--jars,用逗号分开。这样做的缺点是每次都要指定jar包,如果jar包少的话可以这么做,但是如果多的话会很麻烦。

shell 复制代码
spark-submit --master yarn-client --jars ***.jar,***.jar mysparksubmit.jar

3 spark.{driver|executor}.extraClassPath

提交时在spark-default中设定参数,将所有需要的jar包考到一个文件里,然后在参数中指定该目录就可以了,较上一个方便很多:

shell 复制代码
spark.executor.extraClassPath=/home/hadoop/wzq_workspace/lib/*

需要在所有可能运行spark任务的机器上保证该目录存在,并且将jar包考到所有机器上。

4 spark.yarn.jars

使用yarn的方式提交spark应用时,在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时, 看到输出的日志在输出Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set;一段指令后,会看到不停地上传本地jar到HDFS上,内容如下,这个过程会非常耗时。可以通过在spark-defaults.conf配置里添加spark.yarn.archive或spark.yarn.jars来缩小spark应用的启动时间。

shell 复制代码
24/01/23 13:55:09 WARN Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME.

5 加载顺序

  1. spark-submit --config "spark.{driver/executor}.extraClassPath=someJar"提交的依赖包
  2. SystemClasspath -- Spark安装时候提供的依赖包
  3. spark-submit --jars 提交的依赖包

6 用途

三者用途:

  • spark.{driver/executor}.extraClassPath 优先级最高,一般有相同jar但是版本不同,需要解决冲突时使用;
  • systemClasspath 系统安装的包,默认优先使用环境的包,这样更加稳定安全。可以配置 spark.yarn.jar参数,缩小spark应用启动时间。
  • spark-submit --jars 在默认spark环境里没有需要的包时,自己上传提供。

7 总结

  • 在我们提交一个spark 程序时,系统没有的包--jars 提交;
  • 在我们需要和系统中已有的包的不同版本时或者第三方jar包比较多时,使用spark.{driver/executor}.extraClassPath来指定。
  • 配置spark.yarn.jars缩小spark应用启动时间。

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