Spark submit依賴(lài)包管理！

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使用spark-submit時(shí)，應(yīng)用程序的jar包以及通過(guò)—jars選項(xiàng)包含的任意jar文件都會(huì)被自動(dòng)傳到集群中。

spark-submit --class   --master  --jars 

Spark使用了下面的URL格式允許不同的jar包分發(fā)策略。

1、文件file方式:

絕對(duì)路徑且file:/URIs是作為driver的HTTP文件服務(wù)器，且每個(gè)executor會(huì)從driver的HTTP服務(wù)器拉取文件；

2、hdfs方式:

http:,https:,ftp:，從這些給定的URI中拉取文件和JAR包；

3、本地local方式：

以local:/開(kāi)始的URI應(yīng)該是每個(gè)worker節(jié)點(diǎn)的本地文件，這意味著沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)IO開(kāi)銷(xiāo)，并且推送或通過(guò)NFS/GlusterFS等共享到每個(gè)worker大文件/JAR文件或能很好的工作。

注意：每個(gè)SparkContext的JAR包和文件都會(huì)被復(fù)制到executor節(jié)點(diǎn)的工作目錄下，這將用掉大量的空間，然后還需要清理干凈。

在YARN下，清理是自動(dòng)進(jìn)行的。在Spark Standalone下，自動(dòng)清理可以通過(guò)配置spark.worker.cleanup.appDataTtl屬性做到，此配置屬性的默認(rèn)值是7*24*3600。

用戶(hù)可以用--packages選項(xiàng)提供一個(gè)以逗號(hào)分隔的maven清單來(lái)包含任意其他依賴(lài)。

其它的庫(kù)（或SBT中的resolvers）可以用--repositories選項(xiàng)添加（同樣用逗號(hào)分隔），這些命令都可以用在pyspark,spark-shell和spark-submit中來(lái)包含一些Spark包。

對(duì)Python而言，--py-files選項(xiàng)可以用來(lái)向executors分發(fā).egg,.zip和.py庫(kù)。

源碼走讀：

1、

object SparkSubmit

2、

appArgs.{
  SparkSubmitAction.=> (appArgs)
  SparkSubmitAction.=> (appArgs)
  SparkSubmitAction.=> (appArgs)
}

3、

(args: SparkSubmitArguments): = {
  (childArgschildClasspathsysPropschildMainClass) = (args)

  (): = {
    (args.!= ) {
      proxyUser = UserGroupInformation.createProxyUser(args.UserGroupInformation.getCurrentUser())
      {
        proxyUser.doAs(PrivilegedExceptionAction[]() {
          (): = {
            (childArgschildClasspathsysPropschildMainClassargs.)
          }
        })

4、

(jar <- childClasspath) {
  (jarloader)
}

5、

(localJar: loader: MutableURLClassLoader) {
  uri = Utils.(localJar)
  uri.getScheme {
    | =>
      file = File(uri.getPath)
      (file.exists()) {
        loader.addURL(file.toURI.toURL)
      } {
        (file)
      }
    _ =>
      (uri)
  }
}

之后線索就斷了，回歸到j(luò)ava的class類(lèi)調(diào)用jar包。

6、誰(shuí)調(diào)用,executor。

(newFiles: HashMap[]newJars: HashMap[]) {
  hadoopConf = SparkHadoopUtil..newConfiguration()
  synchronized {
    ((nametimestamp) <- newFiles .getOrElse(name-) < timestamp) {
      logInfo(+ name + + timestamp)
      Utils.(nameFile(SparkFiles.())env.securityManagerhadoopConftimestampuseCache = !isLocal)
      (name) = timestamp
    }
    ((nametimestamp) <- newJars) {
      localName = name.split().last
      currentTimeStamp = .get(name)
        .orElse(.get(localName))
        .getOrElse(-)
      (currentTimeStamp < timestamp) {
        logInfo(+ name + + timestamp)
        Utils.(nameFile(SparkFiles.())env.securityManagerhadoopConftimestampuseCache = !isLocal)
        (name) = timestamp
        url = File(SparkFiles.()localName).toURI.toURL
        (!.getURLs().contains(url)) {
          logInfo(+ url + )
          .addURL(url)
        }
      }
    }
  }
}

Utils.fetchFile方法，進(jìn)入

 /**
* Download a file or directory to target directory. Supports fetching the file in a variety of
* ways, including HTTP, Hadoop-compatible filesystems, and files on a standard filesystem, based
* on the URL parameter. Fetching directories is only supported from Hadoop-compatible
* filesystems.
*
* If`useCache`is true, first attempts to fetch the file to a local cache that's shared
* across executors running the same application.`useCache`is used mainly for
* the executors, and not in local mode.
*
* Throws SparkException if the target file already exists and has different contents than
* the requested file.
*/

(!cachedFile.exists()) {
  (urllocalDircachedFileNameconfsecurityMgrhadoopConf)
}

可見(jiàn)，支持本地files，Hadoop的hdfs，還有http格式的文件。

其中目錄目前支持hdfs！

完畢！

文章標(biāo)題：Sparksubmit依賴(lài)包管理！
轉(zhuǎn)載源于：http://www.chinadenli.net/article16/pegedg.html

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