Gestire le dipendenze Java e Scala per Apache Spark

Le applicazioni Spark spesso dipendono da librerie Java o Scala di terze parti. Di seguito sono riportati gli approcci consigliati per includere queste dipendenze quando invii un job Spark a un cluster Dataproc:

  1. Quando invii un job dalla tua macchina locale con il comando gcloud dataproc jobs submit, utilizza il flag --properties spark.jars.packages=[DEPENDENCIES].

    Esempio: 

    gcloud dataproc jobs submit spark \
    --cluster=my-cluster \
    --region=region \
    --properties=spark.jars.packages='com.google.cloud:google-cloud-translate:1.35.0,org.apache.bahir:spark-streaming-pubsub_2.11:2.2.0'

  2. Quando invii un job direttamente sul tuo cluster utilizza il comando spark-submit con il parametro --packages=[DEPENDENCIES].

    Esempio: 

    spark-submit --packages='com.google.cloud:google-cloud-translate:1.35.0,org.apache.bahir:spark-streaming-pubsub_2.11:2.2.0'

Evitare conflitti di dipendenza

Gli approcci precedenti potrebbero non riuscire se le dipendenze dell'applicazione Spark sono in conflitto con le dipendenze di Hadoop. Questo conflitto può verificarsi perché Hadoop inietta le proprie dipendenze nel classpath dell'applicazione, pertanto le sue dipendenze hanno la precedenza sulle dipendenze dell'applicazione. Quando si verifica un conflitto, possono essere generati NoSuchMethodError o altri errori.

Esempio:
Guava è la libreria di base di Google per Java utilizzata da molte librerie e framework, tra cui Hadoop. Un conflitto di dipendenza può verificarsi se un job o le sue dipendenze richiedono una versione di Guava più recente di quella utilizzata da Hadoop.

Hadoop 3.0 ha risolto questo problema , ma le applicazioni che si basano su versioni precedenti di Hadoop richiedono la seguente soluzione alternativa in due parti per evitare possibili conflitti di dipendenza.

  1. Crea un singolo file JAR contenente il pacchetto dell'applicazione e tutte le sue dipendenze.
  2. Rilocazione dei pacchetti di dipendenze in conflitto all'interno dell'uber JAR per evitare che i nomi dei percorsi entrino in conflitto con quelli dei pacchetti di dipendenze di Hadoop. Anziché modificare il codice, utilizza un plug-in (vedi di seguito) per eseguire automaticamente questo trasferimento (noto anche come "ombreggiatura") nell'ambito del processo di pacchettizzazione.

Creazione di un uber JAR ombreggiato con Maven

Maven è uno strumento di gestione dei pacchetti per la creazione di applicazioni Java. Il plug-in Maven scala può essere utilizzato per creare applicazioni scritte in Scala, il linguaggio utilizzato dalle applicazioni Spark. Il plug-in Maven shade può essere utilizzato per creare un file JAR ombroso.

Di seguito è riportato un file di configurazione pom.xml di esempio che esegue l'oscuramento della libreria Guava, che si trova nel pacchetto com.google.common. Questa configurazione incarica Maven di rinominare il pacchetto com.google.common in repackaged.com.google.common e di aggiornare tutti i riferimenti alle classi del pacchetto originale.

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

  <properties>
    <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
    <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
  </properties>

  <groupId><!-- YOUR_GROUP_ID --></groupId>
  <artifactId><!-- YOUR_ARTIFACT_ID --></artifactId>
  <version><!-- YOUR_PACKAGE_VERSION --></version>

  <dependencies>

    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
      <version><!-- YOUR_SPARK_VERSION --></version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <!-- YOUR_DEPENDENCIES -->

  </dependencies>

  <build>
    <plugins>

      <plugin>
        <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
        <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>compile</goal>
              <goal>testCompile</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
        <configuration>
          <scalaVersion><!-- YOUR_SCALA_VERSION --></scalaVersion>
        </configuration>
      </plugin>

      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <executions>
          <execution>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>shade</goal>
            </goals>
            <configuration>
              <transformers>
                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                  <mainClass><!-- YOUR_APPLICATION_MAIN_CLASS --></mainClass>
                </transformer>
                <!-- This is needed if you have dependencies that use Service Loader. Most Google Cloud client libraries do. -->
                <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
              </transformers>
              <filters>
                <filter>
                  <artifact>*:*</artifact>
                  <excludes>
                    <exclude>META-INF/maven/**</exclude>
                    <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                    <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                    <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                  </excludes>
                </filter>
              </filters>
              <relocations>
                <relocation>
                  <pattern>com</pattern>
                  <shadedPattern>repackaged.com.google.common</shadedPattern>
                  <includes>
                    <include>com.google.common.**</include>
                  </includes>
                </relocation>
              </relocations>
            </configuration>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>

    </plugins>
  </build>

</project>

Per eseguire la compilazione: 

mvn package

Note su pom.xml:

  • ManifestResourceTransformer elabora gli attributi nel file manifest del JAR uber (MANIFEST.MF). Il manifest può anche specificare il punto di contatto per l'applicazione.
  • L'ambito di Spark è provided, poiché Spark è installato su Dataproc.
  • Specifica la versione di Spark installata sul tuo cluster Dataproc (vedi Elenco delle versioni di Dataproc). Se la tua applicazione richiede una versione di Spark diversa da quella installata sul tuo cluster Dataproc, puoi scrivere un'azione di inizializzazione o creare un'immagine personalizzata che installi la versione di Spark utilizzata dalla tua applicazione.
  • L'elemento <filters> esclude i file di firma dalle directory META-INF delle dipendenze. Senza questa voce, può verificarsi un'eccezione di runtime java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for Manifest main attributes perché i file di firma non sono validi nel contesto dell'uber JAR.
  • Potresti dover ombreggiare più librerie. Per farlo, includi più percorsi. L'esempio seguente evidenzia le librerie Guava e Protobuf. 
    <relocation>
  <pattern>com</pattern>
  <shadedPattern>repackaged.com</shadedPattern>
  <includes>
    <include>com.google.protobuf.**</include>
    <include>com.google.common.**</include>
  </includes>
</relocation>

Creazione di un uber JAR ombreggiato con SBT

SBT è uno strumento per la creazione di applicazioni Scala. Per creare un file JAR ombreggiato con SBT, aggiungi il plug-in sbt-assembly alla definizione di build, innanzitutto creando un file denominato assembly.sbt nella directory project/: 

├── src/
└── build.sbt
└── project/
    └── assembly.sbt

... quindi aggiungendo la seguente riga in assembly.sbt: 

addSbtPlugin("com.eed3si9n" % "sbt-assembly" % "0.14.6")

Di seguito è riportato un file di configurazione build.sbt di esempio che esegue l'oscuramento della libreria Guava, che si trova in com.google.common package:

lazy val commonSettings = Seq(
 organization := "YOUR_GROUP_ID",
 name := "YOUR_ARTIFACT_ID",
 version := "YOUR_PACKAGE_VERSION",
 scalaVersion := "YOUR_SCALA_VERSION",
)

lazy val shaded = (project in file("."))
 .settings(commonSettings)

mainClass in (Compile, packageBin) := Some("YOUR_APPLICATION_MAIN_CLASS")

libraryDependencies ++= Seq(
 "org.apache.spark" % "spark-sql_2.11" % "YOUR_SPARK_VERSION" % "provided",
 // YOUR_DEPENDENCIES
)

assemblyShadeRules in assembly := Seq(
  ShadeRule.rename("com.google.common.**" -> "repackaged.com.google.common.@1").inAll
)

Per eseguire la compilazione: 

sbt assembly

Note su build.sbt:

  • La regola di sfumatura nell'esempio riportato sopra potrebbe non risolvere tutti i conflitti di dipendenza perché SBT utilizza strategie di risoluzione dei conflitti rigorose. Pertanto, potrebbe essere necessario fornire regole più granulari che uniscono esplicitamente tipi specifici di file in conflitto utilizzando le strategie MergeStrategy.first, last, concat, filterDistinctLines, rename o discard. Per ulteriori dettagli, consulta la strategia di unione di sbt-assembly.
  • Potresti dover ombreggiare più librerie. Per farlo, includi più percorsi. L'esempio seguente evidenzia le librerie Guava e Protobuf. 
    assemblyShadeRules in assembly := Seq(
  ShadeRule.rename("com.google.common.**" -> "repackaged.com.google.common.@1").inAll,
  ShadeRule.rename("com.google.protobuf.**" -> "repackaged.com.google.protobuf.@1").inAll
)

Invio del JAR uber a Dataproc

Dopo aver creato un JAR uber ombreggiato contenente le applicazioni Spark e le relative dipendenze, puoi inviare un job a Dataproc.

Passaggi successivi