Wie rufe ich Java/Scala-Funktionen aus PySpark-Aufgaben auf?

Java/Scala-Funktion aus einer Aufgabe aufrufen

Beim Versuch, die DecisionTreeModel.predict-Funktion von PySpark innerhalb einer Kartentransformation zu verwenden, kommt es häufig zu einer Ausnahme angetroffen. Dieser Fehler ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass auf Py4J, das die Kommunikation zwischen Python und Java erleichtert, nur über den Treiber zugegriffen werden kann.

Die Dokumentation schlägt vor, dieses Problem zu vermeiden, indem Vorhersagen und Beschriftungen in verschiedene Kartenoperationen aufgeteilt werden. Diese Lösung wirft jedoch die Frage auf, ob es einen eleganteren Ansatz gibt.

JavaModelWrapper und Py4J

PySparks Python-Interpreter kommunizieren mit JVM-Workern über Sockets und isolieren sie dadurch das auf dem Treiber vorhandene Py4J-Gateway. Diese Einschränkung verhindert, dass Benutzer direkt auf Java/Scala-Funktionen zugreifen.

Alternative Lösungen

Trotz der Kommunikationseinschränkungen stehen mehrere Problemumgehungen zur Verfügung:

1. Spark SQL-Datenquellen-API

Diese High-Level-API ermöglicht es Benutzern, JVM-Code in Spark SQL-Datenquellen zu kapseln. Obwohl es unterstützt wird, ist es etwas ausführlich und es fehlt eine umfassende Dokumentation.

2. Scala-UDFs mit DataFrames

Scala-UDFs können auf DataFrames angewendet werden und bieten eine einfache Implementierung und Kompatibilität mit vorhandenen DataFrame-Datenstrukturen. Dieser Ansatz erfordert jedoch Zugriff auf Py4J und interne Methoden.

3. Scala-Schnittstelle

Eine benutzerdefinierte Scala-Schnittstelle kann erstellt werden, die den MLlib-Modell-Wrapper-Ansatz widerspiegelt. Dies bietet Flexibilität und die Möglichkeit, komplexen Code auszuführen, erfordert jedoch Datenkonvertierung und internen API-Zugriff.

4. Externes Workflow-Management

Tools wie Alluxio können eingesetzt werden, um den Datenaustausch zwischen Python- und Scala/Java-Aufgaben zu erleichtern, wodurch Änderungen am Originalcode minimiert werden, aber möglicherweise Datenübertragungskosten anfallen.

5. Shared SQLContext

Interaktive Analysen können von einem Shared SQLContext profitieren, der die gemeinsame Nutzung von Daten über registrierte temporäre Tabellen ermöglicht. Batch-Jobs oder Orchestrierungsanforderungen können jedoch die Anwendbarkeit einschränken.

Schlussfolgerung

Während Py4J-Kommunikationseinschränkungen den direkten Zugriff auf Java/Scala-Funktionen in verteilten PySpark-Aufgaben behindern, wurde das vorgestellte Problemumgehungen bieten unterschiedliche Grade an Flexibilität und technischen Herausforderungen. Die Wahl des Ansatzes hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen und Randbedingungen des Anwendungsfalls ab.

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