【spark】java类在spark中的传递,scala object在spark中的传递

记录一个比较典型的问题,先讲一下背景,有这么一个用java写的类

public class JavaClass0 implements Serializable {
	private static String name;

    public static JavaClass0 getName(String str) {
        if (name == null) {
			name=str;
		}
        return name;
    }
    ...
}

然后在spark中使用的时候:

//driver端
JavaClass0.getName("张三")//得到张三
JavaClass0.getName("李四")//得到张三

df.foreachPartition{//executor端
	m=>
	JavaClass0.getName("王五")//得到王五
	JavaClass0.getName("钱六")//得到王五
}

原因:
scala的object对应的就是java的静态成员,可以反过来理解java的所有静态成员可被抽取成伴生对象(虽然现实中是scala最终编译成java)。以上面的JavaClass0 例子可理解为等价的scala代码为:

class JavaClass0 {
  ...
}

//伴生对象
object JavaClass0 {
	private var name:String = null
	 getName(str:String) {
        if (name == null) {
			name=str
		}
        return name;
    }
}

可以看到,JavaClass0并没有被传到executor中,而是重新初始化了一遍。事实也是如此。

Objects, as singletons, are never shipped to executors. There initialized locally, whenever objects is accessed for the first time.

object是不会被传递到executor的,他们在首次被访问的时候,在executor本地做初始化。只要executor的jvm不消亡,就不会再次初始化。

参考

Sharing objects in Spark
Spark Object (singleton) serialization on executors
Java中static作用及用法详解

<think>好的,我现在需要解决的问题是:在Spark Scala代码中直接指定HADOOP_HOME。用户想知道如何实现这一点。我应该怎么一步步思考和回答呢? 首先,我得回忆一下Hadoop和Spark的关系。Spark在运行的时候,特别是处理HDFS文件或者与YARN集成时,需要Hadoop的库和配置。通常,HADOOP_HOME环境变量是用来告诉Spark这些依赖的位置的。如果用户的环境没有正确设置这个变量,可能会遇到错误,比如找不到Hadoop的或者配置文件。 那问题来了,用户想在代码中直接指定HADOOP_HOME,而不是通过系统环境变量或者启动脚本设置。这可能是因为他们无法控制运行环境,或者需要动态设置不同的Hadoop版本。接下来,我需要确定在Spark应用程序中,是否可以在代码里直接设置这个变量,以及如何做。 一般来说,环境变量通常在程序启动前设置,但有时候在代码中可以动态设置。但JavaScala中,修改环境变量可能有限制,因为Java的System对环境变量的修改是受限的,可能不会影响到已经加载的本地库。不过,Spark可能有一些配置属性或方法可以指定这些路径。 接下来,我应该考虑Spark的配置方式。SparkConf对象允许设置各种Spark属性,比如spark.executor.env或者spark.driver.extraJavaOptions。也许可以通过这些配置来传递Hadoop相关的路径。 另外,Hadoop的配置通常依赖于hadoop.home.dir这个Java系统属性。所以,如果在启动Spark应用时设置这个属性,可能会起作用。比如,在代码中设置System.setProperty("hadoop.home.dir", "/path/to/hadoop")。但要注意的是,这个设置需要在Spark环境初始化之前完成,否则可能来不及影响Hadoop库的加载。 但用户的需求是直接在代码中指定,而不是通过提交脚本或者修改spark-defaults.conf。所以,是否可以在创建SparkContext之前,在Scala代码中设置这些系统属性? 可能的步骤是: 1. 在Spark应用程序的入口(比如main函数)的最开始,设置hadoop.home.dir系统属性。 2. 确保这个设置发生在SparkContext或SparkSession初始化之前,因为这些组件的初始化会加载Hadoop的相关。 3. 验证设置是否生效,比如检查Hadoop配置是否正确加载,或者能否正常访问HDFS。 不过,可能存在一些问题。例如,某些情况下,Hadoop库可能已经在Spark路径中加载了,此时设置系统属性可能已晚。这时候可能需要通过其他方式,比如在启动Spark应用时通过--conf参数传递这些设置,或者在代码中通过SparkConf配置。 另外,可能需要同时设置HADOOP_HOME环境变量和hadoop.home.dir系统属性。但根据Hadoop的文档,hadoop.home.dir是Java属性,而HADOOP_HOME是环境变量,两者可能都需要正确设置。 例如,在代码中可以尝试: System.setProperty("hadoop.home.dir", "/path/to/hadoop") 同时,通过SparkConf设置spark.executorEnv.HADOOP_HOME为同样的路径,以确保executor端也能正确获取。 不过,需要验证这些设置是否有效。比如,在Spark应用程序启动时,检查日志中是否有关于Hadoop配置的加载路径是否正确,或者尝试读取HDFS上的文件来测试。 此外,可能需要将Hadoop的配置文件(如core-site.xml, hdfs-site.xml)放在路径中,或者在代码中指定这些文件的路径。这可能涉及到将配置文件的位置添加到Spark的配置中。 总结可能的解决方案步骤: 1. 在代码中设置hadoop.home.dir系统属性,确保在SparkContext初始化之前。 2. 在SparkConf中设置环境变量,以便executor也能获取到。 3. 确保Hadoop的配置文件在正确的位置,或者在代码中明确加载。 不过,需要注意,不同的Spark版本和Hadoop版本可能有不同的行为,因此可能需要进一步验证。例如,某些情况下,直接设置系统属性可能不够,还需要将Hadoop的二进制文件(如winutils.exe在Windows环境下)放在正确的路径。 现在,我需要把这些思路整理成一个清晰的步骤,告诉用户如何在Spark Scala代码中指定HADOOP_HOME,并解释可能需要注意的问题。</think>在Spark Scala代码中直接指定`HADOOP_HOME`可通过以下步骤实现: --- ### **方法步骤** #### 1. **设置系统属性(`hadoop.home.dir`)** 在初始化`SparkContext`或`SparkSession`之前,添加以下代码: ```scala System.setProperty("hadoop.home.dir", "/your/hadoop/install/path") ``` 此操作需确保在Spark环境初始化前完成。 #### 2. **配置Executor环境变量(可选)** 若需Executor节点也识别`HADOOP_HOME`,在`SparkConf`中添加: ```scala val conf = new SparkConf() .setAppName("YourApp") .setMaster("local[*]") .set("spark.executorEnv.HADOOP_HOME", "/your/hadoop/install/path") // 传递到Executor val sc = new SparkContext(conf) ``` #### 3. **验证Hadoop配置路径** 确保Hadoop配置文件(如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`)位于以下目录之一: - `$HADOOP_HOME/etc/hadoop` - Spark的`conf`目录(需通过`spark.hadoop.*`配置项显式加载) --- ### **完整代码示例** ```scala object HadoopHomeDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { // 1. 设置Hadoop Home路径(Driver端) System.setProperty("hadoop.home.dir", "/opt/hadoop") // 2. 配置Spark传递HADOOP_HOME到Executor val conf = new SparkConf() .setAppName("HadoopHomeDemo") .setMaster("local[*]") .set("spark.executorEnv.HADOOP_HOME", "/opt/hadoop") // Executor环境变量 // 3. 初始化SparkContext val sc = new SparkContext(conf) // 4. 测试HDFS访问(验证配置) val file = sc.textFile("hdfs://namenode:8020/test.txt") println(s"File content: ${file.collect().mkString}") sc.stop() } } ``` --- ### **注意事项** - **执行顺序关键**:必须**先设置系统属性**,再初始化`SparkContext`,否则配置可能不生效。 - **路径一致性**:确保`/your/hadoop/install/path`实际存在且包含`bin`、`lib`等子目录。 - **配置文件位置**:若未将Hadoop的`core-site.xml`等文件放在默认路径,需通过代码显式加载: ```scala sc.hadoopConfiguration.addResource(new Path("/path/to/core-site.xml")) ``` - **Windows环境特殊处理**:需额外将`winutils.exe`放入`$HADOOP_HOME/bin`目录(仅Windows需要)。 --- ### **常见错误排查** - **ClassNotFound异常**:检查`hadoop.home.dir`是否指向正确的Hadoop安装目录。 - **HDFS连接失败**:验证`core-site.xml`中HDFS地址是否正确,或通过`sc.textFile("hdfs://...")`显式指定全路径。 - **Executor报错**:确认`spark.executorEnv.HADOOP_HOME`是否传递成功(查看Executor日志)。 --- 通过上述方法,可在代码内直接指定Hadoop路径,无需依赖系统环境变量,适用于动态切换Hadoop版本的场景。
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