PySpark タスクから Java/Scala 関数を呼び出す方法は?

タスクから Java/Scala 関数を呼び出す

マップ変換内で PySpark の DecisionTreeModel.predict 関数を利用しようとすると、多くの場合例外が発生します。遭遇した。このエラーは、Python と Java 間の通信を容易にする Py4J がドライバーからのみアクセスできるという事実に起因します。

ドキュメントでは、予測とラベルを個別のマップ操作に分離することでこの問題を回避することを提案しています。ただし、この解決策には、より洗練されたアプローチがあるかどうかという疑問が生じます。

JavaModelWrapper と Py4J

PySpark の Python インタープリターはソケット経由で JVM ワーカーと通信し、JVM ワーカーを隔離します。ドライバー上に存在する Py4J ゲートウェイ。この制限により、ユーザーは Java/Scala 関数に直接アクセスできなくなります。

代替ソリューション

通信制限にもかかわらず、いくつかの回避策が利用可能です。

1. Spark SQL データ ソース API

この高レベル API を使用すると、ユーザーは Spark SQL データ ソース内に JVM コードをカプセル化できます。サポートされていますが、やや冗長で、包括的なドキュメントが不足しています。

2. DataFrame を使用した Scala UDF

Scala UDF は DataFrame に適用でき、簡単な実装と既存の DataFrame データ構造との互換性を提供します。ただし、このアプローチには Py4J と内部メソッドへのアクセスが必要です。

3. Scala インターフェイス

MLlib モデル ラッパー アプローチを反映して、カスタム Scala インターフェイスを作成できます。これにより、柔軟性と複雑なコードを実行する機能が提供されますが、データ変換と内部 API アクセスが必要になります。

4.外部ワークフロー管理

Alluxio などのツールを使用して、Python と Scala/Java タスク間のデータ交換を容易にし、元のコードへの変更を最小限に抑えますが、データ転送コストが発生する可能性があります。

5.共有 SQLContext

対話型分析は共有 SQLContext の利点を活用し、登録された一時テーブルを介してデータ共有を可能にします。ただし、バッチ ジョブやオーケストレーションの要件により、その適用性が制限される可能性があります。

結論

Py4J の通信制限により、分散 PySpark タスクで Java/Scala 関数への直接アクセスが妨げられる一方で、提示された回避策にはさまざまなレベルの柔軟性と技術的な課題があります。どのアプローチを選択するかは、最終的にはユースケースの特定の要件と制約によって決まります。

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