Wie rufe ich Java/Scala-Funktionen von Apache Spark-Aufgaben in PySpark auf?

Zugriff auf Java/Scala-Funktionen über Apache Spark-Aufgaben

In PySpark kann das Aufrufen von Java/Scala-Funktionen innerhalb von Aufgaben aufgrund von Einschränkungen eine Herausforderung sein das Py4J-Gateway.

Grundlegendes Problem

Das Py4J-Gateway, das die Kommunikation zwischen Python und Java/Scala erleichtert, läuft nur auf dem Treiber und ist für Mitarbeiter nicht zugänglich. Bestimmte Vorgänge, wie DecisionTreeModel.predict, verwenden JavaModelWrapper.call, um Java-Funktionen aufzurufen, die direkten Zugriff auf SparkContext erfordern.

Problemumgehungen

Die standardmäßige Py4J-Kommunikation ist jedoch nicht möglich , gibt es mehrere Problemumgehungen:

• Spark SQL Data Sources API:

  • JVM-Code als benutzerdefinierte Datenquelle integrieren.
  • Vorteile: Hohes Niveau, unterstützt, erfordert keinen internen PySpark-Zugriff.
  • Nachteile: Ausführliche, begrenzte Dokumentation.

• Scala UDFs:

  • Definieren Sie Scala-Funktionen, die auf DataFrames angewendet werden können.
  • Vorteile: Einfache Implementierung, minimale Datenkonvertierung, minimaler Py4J-Zugriff.
  • Nachteile : Erfordert internen Py4J- und API-Zugriff, beschränkt auf Spark SQL.

• Scala-Schnittstellen:

  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Scala-Schnittstellen ähnlich denen in MLlib.
  • Vorteile: Flexible, komplexe Codeausführung, Optionen für DataFrame- oder RDD-Integration.
  • Nachteile: Low-Level, Datenkonvertierung erforderlich, nicht unterstützt.

• Externes Workflow-Management:

  • Verwenden Sie Tools, um Übergänge zwischen Python und Scala/Java zu verwalten und Daten über ein verteiltes Dateisystem zu leiten.
  • Vorteile: Einfache Implementierung, minimale Codeänderungen.
  • Nachteile: Zusätzliche Speicherkosten.

• Gemeinsamer SQLContext:

  • Verwenden Sie einen gemeinsamen SQL-Kontext, um über temporäre Tabellen zu kommunizieren.
  • Vorteile: Geeignet für interaktive Analysen.
  • Nachteile: Möglicherweise nicht ideal für Batch-Jobs.

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