Ubuntu 上 Spark 作业的作业依赖管理（Spark on Yarn 作业执行流程）

如果想在 Ubuntu 上使用 Apache Spark 进行作业依赖管理，可以使用以下方法：

使用 Maven 或 SBT 进行依赖管理:

Maven 和 SBT 都是强大的构建工具，可以帮助您管理项目的依赖项。 您可以通过创建 pom.xml （对于 Maven）或 build.sbt （对于 SBT）文件来声明项目的依赖项。
对于 Spark 项目，您可能需要将 Spark 及其相关依赖项添加到构建文件中。 例如，在 Maven 的 pom.xml 中，您可以添加以下依赖项：

 < 依赖项>
 <groupId> org.apache.spark</groupId >
 <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
 <版本>3.2.0</版本>
</依赖项>

使用Spark的依赖管理机制：

Spark本身提供了依赖管理机制，允许您提交额外的作业。 jar 文件或库可以使用 来实现——例如，使用外部 jar 的 jars 或 -packages。 要添加文件，请在 class="hljs">spark-submit --jars /path/to/your/jarfile .jar your_spark_job.jar
< 之前运行

环境变量:

您还可以设置环境变量来管理依赖项，例如，您可以设置 SPARK_CLASSPATH 环境变量以包含 jar 文件。使用 export 命令设置：

导出 SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/path/to/your/jarfile.jar

现在你可以运行 Spark 了。 。 您无需指定任何其他 jar 文件即可运行该作业。
4.使用虚拟环境：

虚拟环境（例如virtualenv或conda）可以被使用。 管理项目依赖关系并避免与系统范围内的其他 Python 包发生冲突。
对于 Java 项目，您可以使用 jenv 等工具来管理多个 Java 版本和依赖项。

使用 Docker 容器：

Docker 提供了一种可重复且可配置的方式来运行应用程序，包括 Spark 作业。 创建具有所有必要依赖项的 Docker 映像可确保您的作业在不同环境中运行相同。 您可以创建一个
Dockerfile 来定义 Spark 作业的环境，并使用 docker build 和 docker run 命令来构建和运行容器。

选择依赖关系管理方法时，请考虑项目的需求、团队的熟悉程度以及所需的可移植性和可重复性。