Comment appeler des fonctions Java/Scala à partir de tâches PySpark ?

Appel de la fonction Java/Scala à partir d'une tâche

Lorsque vous tentez d'utiliser la fonction DecisionTreeModel.predict de PySpark dans une transformation de carte, une exception est souvent rencontrés. Cette erreur vient du fait que Py4J, qui facilite la communication entre Python et Java, n'est accessible que depuis le pilote.

La documentation suggère d'éviter ce problème en séparant les prédictions et les étiquettes en opérations cartographiques distinctes. Cependant, cette solution soulève la question de savoir s'il existe une approche plus élégante.

JavaModelWrapper et Py4J

Les interpréteurs Python de PySpark communiquent avec les travailleurs JVM via des sockets, les isolant de la passerelle Py4J présente sur le driver. Cette restriction empêche les utilisateurs d'accéder directement aux fonctions Java/Scala.

Solutions alternatives

Malgré les limitations de communication, plusieurs solutions de contournement sont disponibles :

1. API des sources de données Spark SQL

Cette API de haut niveau permet aux utilisateurs d'encapsuler le code JVM dans les sources de données Spark SQL. Bien que pris en charge, il est quelque peu verbeux et manque de documentation complète.

2. Les UDF Scala avec DataFrames

Les UDF Scala peuvent être appliqués aux DataFrames, offrant une implémentation et une compatibilité simples avec les structures de données DataFrame existantes. Cependant, cette approche nécessite un accès à Py4J et aux méthodes internes.

3. Interface Scala

Une interface Scala personnalisée peut être créée, reflétant l'approche du wrapper de modèle MLlib. Cela offre de la flexibilité et la possibilité d'exécuter du code complexe, mais nécessite une conversion de données et un accès à l'API interne.

4. Gestion des flux de travail externes

Des outils tels qu'Alluxio peuvent être utilisés pour faciliter l'échange de données entre les tâches Python et Scala/Java, minimisant ainsi les modifications apportées au code d'origine mais pouvant entraîner des coûts de transfert de données.

5. SQLContext partagé

L'analyse interactive peut bénéficier d'un SQLContext partagé, permettant le partage de données via des tables temporaires enregistrées. Cependant, les tâches par lots ou les exigences d'orchestration peuvent limiter son applicabilité.

Conclusion

Bien que les limitations de communication de Py4J entravent l'accès direct aux fonctions Java/Scala dans les tâches PySpark distribuées, le modèle présenté les solutions de contournement offrent différents niveaux de flexibilité et de défis techniques. Le choix de l'approche dépend en fin de compte des exigences et contraintes spécifiques du cas d'utilisation.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!