Backend-EntwicklungPython-TutorialSo rufen Sie Java/Scala-Funktionen aus einer Spark-Aufgabe heraus auf
Aufrufen einer Java/Scala-Funktion aus einer Spark-Aufgabe heraus
Hintergrund
Bei Verwendung von Scala wird DecisionTreeModel.predict als Teil der Karte aufgerufen Eine Transformation kann zu einer Ausnahme führen. Der Grund dafür hängt mit dem Aufruf der Methode JavaModelWrapper.call zusammen.
Verstehen des Problems
JavaModelWrapper.call erfordert Zugriff auf den SparkContext, der im Kontext von PySpark auf dem ausgeführt wird Treiber. Allerdings läuft die Map-Transformation auf Worker-Knoten und daher ist der Aufruf von JavaModelWrapper.call aus der Map heraus nicht zulässig.
Lösung mit Java-UDFs
Eine Lösung besteht darin, den Java-Code als Benutzer zu kapseln -Definierte Funktion (UDF) und verwenden Sie sie in Spark SQL. Dadurch wird das Problem des Aufrufs von Java-Code aus Python-Aufgaben vermieden. Diese Lösung erfordert jedoch eine Datenkonvertierung zwischen Python und Scala und führt zu zusätzlicher Komplexität.
Lösung mit Java Service Wrappern
Eine weitere Option besteht darin, benutzerdefinierte Java Service Wrapper zu erstellen, die eine Schnittstelle zum Java-Code bereitstellen von Python. Diese Wrapper können bei Py4j registriert und über org.apache.spark.api.java.JavaRDD.withContext aufgerufen werden, um Zugriff auf den SparkContext zu erhalten.
Fazit
Während Lösungen wie Java UDFs und Java-Service-Wrapper bieten Workarounds für den Aufruf von Java/Scala-Funktionen aus Spark-Aufgaben heraus. Es ist wichtig, den mit jedem Ansatz verbundenen Overhead und die Einschränkungen zu berücksichtigen, bevor Sie die beste Lösung für Ihren spezifischen Anwendungsfall auswählen.
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