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

Accès aux fonctions Java/Scala à partir des tâches Apache Spark

Dans PySpark, appeler des fonctions Java/Scala dans des tâches peut être difficile en raison des limitations de la passerelle Py4J.

Problème sous-jacent

La passerelle Py4J, qui facilite la communication entre Python et Java/Scala, ne s'exécute que sur le pilote et n'est pas accessible aux travailleurs. Certaines opérations, telles que DecisionTreeModel.predict, utilisent JavaModelWrapper.call pour appeler des fonctions Java qui nécessitent un accès direct à SparkContext.

Solutions de contournement

Bien que la communication Py4J par défaut ne soit pas réalisable , il existe plusieurs solutions :

• API Spark SQL Data Sources :

  • Intégrer le code JVM en tant que source de données personnalisée.
  • Avantages : haut niveau, pris en charge, ne nécessite aucun accès interne à PySpark.
  • Inconvénients : documentation verbeuse et limitée.

• Scala UDF :

  • Définissez les fonctions Scala qui peuvent être appliquées aux DataFrames.
  • Avantages : mise en œuvre facile, conversion de données minimale, accès Py4J minimal.
  • Inconvénients : Nécessite un accès interne à Py4J et à l'API, limité à Spark SQL.

• Interfaces Scala :

  • Créez des interfaces Scala personnalisées similaires à ceux de MLlib.
  • Avantages : exécution de code flexible et complexe, options d'intégration DataFrame ou RDD.
  • Inconvénients : conversion de données de bas niveau requise, non prise en charge.

• Gestion des flux de travail externes :

  • Utilisez des outils pour gérer les transitions entre Python et Scala/Java, en transmettant les données via un système de fichiers distribué.
  • Avantages : mise en œuvre facile, modifications de code minimes.
  • Inconvénients : coûts de stockage supplémentaires.

• Contexte SQL partagé :

  • Utilisez un SQLContext partagé pour communiquer via des tables temporaires.
  • Avantages : convient à l'analyse interactive.
  • Inconvénients : peut ne pas être idéal pour les tâches par lots.
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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!