Comment résoudre le défi de l’appel de fonctions externes à partir de tâches Apache Spark ?

Appel de fonctions externes depuis des tâches Spark

Dans Apache Spark, il est souvent nécessaire d'intégrer des fonctions écrites dans des langages externes, comme Java ou Scala, dans les tâches Spark. Cet article examine un problème courant rencontré lors de ces appels et explore des solutions potentielles.

Le problème

Lors de la tentative d'appel d'une fonction Java ou Scala à partir d'une tâche PySpark, on peut rencontrer une erreur en raison de l'accès à SparkContext depuis la fonction externe. Cette erreur se manifeste généralement sous la forme d'une référence à SparkContext à partir d'une variable de diffusion, d'une action ou d'une transformation.

La cause

La racine du problème réside dans la façon dont PySpark communique avec code externe. Il fonctionne via la passerelle Py4J, qui s'exécute sur le nœud du pilote. Cependant, les interpréteurs Python sur les nœuds de travail communiquent directement avec la JVM à l'aide de sockets. Cette configuration empêche l'accès direct à la passerelle Py4J à partir des nœuds de travail.

Solutions potentielles

Bien qu'il n'existe pas de solution simple, les méthodes suivantes offrent différents degrés d'élégance et de praticité. :

1. API des sources de données Spark SQL

Utilisez l'API des sources de données Spark SQL pour encapsuler le code JVM, lui permettant d'être consommé en tant que source de données. Cette approche est prise en charge, de haut niveau et évite l'accès à l'API interne. Cependant, il peut être verbeux et limité à la manipulation des données d'entrée.

2. UDF Scala sur les DataFrames

Créez des fonctions définies par l'utilisateur (UDF) Scala qui peuvent être appliquées aux DataFrames. Cette approche est relativement simple à mettre en œuvre et évite la conversion de données si les données sont déjà dans un DataFrame. Cependant, il nécessite un accès à Py4J et aux méthodes API internes, et est limité à Spark SQL.

3. Interface Scala pour des fonctionnalités de haut niveau

Émulez l'approche wrapper de modèle MLlib en créant une interface Scala de haut niveau. Cette approche offre de la flexibilité et permet l'exécution de code complexe. Il peut être appliqué aux RDD ou aux DataFrames, mais nécessite une conversion de données et un accès à l'API interne.

4. Gestion des flux de travail externes

Utilisez un outil de gestion de flux de travail externe pour orchestrer l'exécution des tâches Python et Scala/Java et transmettre les données via un système de fichiers distribués (DFS). Cette approche est facile à mettre en œuvre mais introduit une surcharge de gestion des données.

5. SQLContext partagé

Dans des environnements interactifs tels qu'Apache Zeppelin ou Livy, un SQLContext partagé peut être utilisé pour échanger des données entre les langues invitées via des tables temporaires. Cette approche est bien adaptée à l'analyse interactive mais peut ne pas être pratique pour les tâches par lots.

Conclusion

L'appel de fonctions externes à partir de tâches Spark peut présenter des défis en raison des limitations d'accès. Cependant, en exploitant les techniques appropriées, il est possible d'intégrer efficacement les fonctions Java ou Scala dans les tâches Spark. Le choix de l'approche dépend du cas d'utilisation spécifique et du niveau d'élégance et de fonctionnalité souhaité.

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!