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Gerenciamento de Dependências em PySpark: Um Guia Definitivo para um Controle Eficaz

Trabalhar com PySpark em projetos grandes pode trazer desafios no que tange ao gerenciamento de dependências. Este post irá explorar como gerenciar dependências eficazmente em projetos PySpark, focando em JARs e libs Python.


Aqui nesse texto você irá explorar o gerenciamento de dependências em PySpark através deste guia prático. Aprenda a gerenciar eficazmente as dependências JAR e Python, e descubra como o argumento --packages pode simplificar o processo, mantendo o foco na organização e eficiência do seu projeto.


1. Dependências JAR:

  • Ao utilizar bibliotecas Java ou Scala em seu projeto PySpark, é comum ter dependências JAR.

  • Para incluir dependências JAR, utilize o argumento --jars ao iniciar o Spark.

Exemplo:

spark-submit --jars my-library.jar,another-library.jar my-script.py

Mas aqui você tem que ter o jar, ou baixar manualmente do repositório maven.



2. Argumento --packages:

  • Uma maneira eficaz de gerenciar dependências é através do argumento --packages.

  • Permite que você especifique as dependências Maven diretamente na linha de comando.

  • O Spark irá resolver e baixar as dependências automaticamente.

Exemplo:

spark-submit --packages org.apache.hadoop:hadoop-aws:2.7.3 my-script.py

3. Python Package Management


Quando quiser executar seu aplicativo PySpark em um cluster, como YARN, Kubernetes, Mesos etc., você precisará garantir que seu código e todas as bibliotecas usadas estejam disponíveis nos executores. como exemplo, digamos que você queira executar os exemplos de UDF do Pandas, considere empacotar seu projeto como um pacote Python.

Sobre o Autor


Wellington Faria


Sou formado em Engenharia da Computação e atualmente atuo como Programador Python e Engenheiro de Dados. Com um interesse particular em tecnologias voltadas para dados, tenho planos de fundar minha própria empresa nessa área. Quando não estou imerso no código, gosto de dedicar meu tempo a plantas, cachorros e peixes.


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