# 解决Spark Guava包冲突问题
在使用Spark框架时,有时会遇到与Guava包的冲突问题。这种冲突通常是由于Spark自带的Guava版本与项目中所引入的Guava版本不一致导致的。本文将介绍如何解决这种包冲突问题,并提供代码示例帮助读者更好地理解。
## 问题描述
在使用Spark时,我们可能会遇到类似以下的错误信息:
```bash
java.lang.NoSuchMeth            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-03-08 06:26:33
                            
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            首先要对源码进行编译,生成对应hadoop版本的spark开发程序jar包,上篇已经写了具体的过程,这里不再赘述。在安装spark的机器上,下载eclipse-java-x86_64版本,将spark-assembly.jar和spark/lib下全部加进路径,建立普通java projectWordCount代码  package sparktest.util.test;
import ja            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-25 17:10:05
                            
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            Spark Streaming1. 课程目标1.1. 掌握Spark Streaming的原理1.2. 熟练使用Spark Streaming完成流式计算任务2. Spark Streaming介绍2.1. Spark Streaming概述2.1.1. 什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于            
                
         
            
            
            
            包冲突这个问题我们在开发程序时经常遇见,下面我们来分析下包冲突引起的原因及解决思路错误现象控制台提示:Caused by:java.lang.NoSuchMethodError
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException这种报错很大可能是maven 项目里面jar包冲突引起的。jar包冲突如何产生在maven项目中当引入依赖时会将依赖的依赖一并引入到工程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Hive on MapreduceHive的原理大家可以参考这篇大数据时代的技术hive:hive介绍,实际的一些操作可以看这篇笔记:新手的Hive指南,至于还有兴趣看Hive优化方法可以看看我总结的这篇Hive性能优化上的一些总结Hive on Mapreduce执行流程执行流程详细解析Step 1:UI(user interface) 调用 executeQuery 接口,发送 HQL 查询语            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近准备升级将生产环境chd5.7.1升级到cdh5.12.0并同时升级spark1.6到spark2.2.在cdh5.12.0中可以部署两个spark parcels.输入spark2-shell可以运行spark2.2的程序,输入spark-shell可以运行spark1.6的程序.非常方便测试升级中可能存在的问题.读完Spark 1.6升级2.x防踩坑指南发现有挺多问题.同时手动测试了cdh            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 解决Spark和OkHttp包冲突的方法
## 背景介绍
在日常的软件开发中,我们经常会遇到不同的库之间存在冲突的情况。其中,Spark和OkHttp两个流行的Java库之间的冲突是比较常见的一种情况。Spark是一个用于快速构建大规模数据处理应用程序的分布式计算框架,而OkHttp是一个用于进行网络请求的HTTP客户端库。由于它们都包含有相同的依赖项,可能会导致包冲突的问题。
本文将介            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在大数据处理和计算中,Apache Spark 和 Guava 缓存的结合越来越受到青睐。然而,在实践中,我遇到了一些关于“SPARK Guava 缓存”的问题。本文将详细记录解决这些问题的过程,以希望能够帮助更多的人。
## 环境准备
在开始之前,我们需要准备好相应的硬件和软件环境,以确保 Spark 和 Guava 可以正常工作。
### 软硬件要求
- 操作系统:Ubuntu 20.0            
                
         
            
            
            
            安装部署独立模式的 SparkSpark 现在已经广泛使用在各个企业中,常见的应用模式有两种,分别是独立集群模式,以及与 Yarn 整合使用模式,下面分别介绍这两种模式的使用。1. Spark 集群运行架构从集群部署的角度看,Spark 集群由集群管理器(Cluster Manager)、工作节点(Worker)、执行器(Executor)、驱动器(Driver)、应用程序(Application            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录(1)概述(2)窄依赖(2.1)一对一依赖(2.2)范围依赖(3)宽依赖 (1)概述Spark中RDD的高效与DAG(有向无环图)有很大的关系,在DAG调度中需要对计算的过程划分Stage,划分的依据就是RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系分为两种,宽依赖(ShuffleDependency)和窄依赖(NarrowDependency)依赖在 Apache Spark 源码中的对应实现            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Spark 中没有 Guava:深度解析与代码示例
在大数据处理的领域,Apache Spark 是一个非常流行的计算框架,因其速度和易用性受到广泛青睐。然而,在Spark的某些版本中,Guava 这个常用的 Java 工具库却并不直接包含,这一选择引发了一些开发者的疑惑。在这篇文章中,我们将深入探讨这一决定的原因,以及在Spark环境中如何使用相应的替代方案。
## 什么是 Guava?            
                
         
            
            
            
            简介         
 由于 
 spark有多种运行模式,远程调试的时候,虽然大体步骤相同,但是还是有小部分需要注意的地方,这里记录一下调试运行在spark on yarn模式下的程序。  
  环境准备         
 需要完好的Hadoop,spark集群,以便于提交spark on y            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Maven中jar包冲突产生原因MAVEN项目运行中如果报如下错误:Caused by:java.lang.NoSuchMethodError
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException十有八九是Maven jar包冲突造成的。1、依赖传递当我们需要A的依赖的时候,就会在pom.xml中引入A的jar包;而引入的A的jar包中可能又依赖B的jar包,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            避免jar包冲突是在开发和部署Spark任务时常遇到的问题。当使用多个依赖包时,往往会出现版本冲突或者相互之间的不兼容性。在本文中,我们将讨论如何解决这个实际问题,并提供一个示例来说明解决方案。
## 问题描述
在开发Spark任务时,我们通常会使用一些第三方库或者自己开发的库来进行数据处理、机器学习等任务。这些库通常以jar包的形式提供,我们需要将这些jar包添加到Spark任务的class            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-12-25 08:21:40
                            
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            MapReduce的运行框架:Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架; Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上;Hadoop Mapreduce和Spark的区别:1、Spark的速度比MapReduce快,Spark把运算的中间数据存放在内            
                
         
            
            
            
            Maven解决冲突的工具①,使用maven helper②,mvn dependency:tree③,使用idea自带的maven依赖图,进行ctrl+f搜索冲突的依赖,然后进行exclusion 常见错误1,一个类同时存在多个不同的jar包中(jar冲突)     解决:     ①,找到冲突的jar依赖有那几个?             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # Spark 依赖冲突解析
在使用 Apache Spark 时,我们常常需要引入多种库和依赖。然而,由于不同库之间的版本差异,依赖冲突的问题时常出现。本文将探讨 Spark 中的依赖冲突,分析其原因,并提供解决方法,最后通过代码示例加以说明。
## 依赖冲突的成因
依赖冲突通常有以下几个方面的原因:
1. **多个依赖共享同一库**:例如,Spark 的功能可能依赖于多个库,而这些库又            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 解决Spark Pom冲突问题
在使用Spark进行项目开发时,我们经常会遇到Pom文件中的依赖冲突问题。这个问题可能会导致项目编译失败或者运行时出现异常。在本文中,我们将介绍如何解决Spark Pom冲突问题,并提供一些实际的代码示例。
## 什么是Pom冲突?
Pom文件是Maven项目的核心配置文件,其中包含了项目的依赖信息。当我们在Pom文件中引入不同版本的同一依赖时,就会发生冲            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-30 06:13:26
                            
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            # 解决Spark和Netty冲突问题
## 简介
在使用Spark框架时,经常会遇到与Netty冲突的问题。这是因为Spark依赖于Netty作为其网络传输层,但是如果项目中使用了其他使用不同版本的Netty的库,就会出现冲突。解决这个问题的关键是排除掉项目中与Spark依赖的Netty版本冲突的库,并将Spark所需的Netty版本引入。
下面是解决该问题的步骤和相关代码。
## 解决            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何解决“spark提交yarn的client任务jar包冲突”
## 1.整体流程
```mermaid
journey
    title 整体流程
    section 提交任务
        开发者 -> Yarn: 提交任务
    section 解决冲突
        Yarn -> 开发者: 解决jar包冲突
```
## 2.步骤详解
| 步骤 | 操作内容 |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-24 05:12:33
                            
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