PySpark 작업에서 Java/Scala 함수를 호출할 수 있나요?

PySpark 작업에서 Java/Scala 함수 호출

PySpark에서는 Java 또는 Scala로 구현된 기능을 활용하는 것이 어려울 수 있습니다. Scala API는 DecisionTreeModel.predict 호출에 대한 권장 해결 방법을 제공하지만 보다 일반적인 솔루션을 모색합니다.

기술적 컨텍스트

PySpark에서 Java 함수를 호출할 때 문제가 발생합니다. 특히 JavaModelWrapper.call의 참여로 인해 발생하는 작업입니다. 이 메서드는 작업자 코드에서 사용할 수 없는 SparkContext에 액세스하려고 시도합니다.

우아한 솔루션

우아한 솔루션은 여전히 ​​파악하기 어렵습니다. 두 가지 헤비급 옵션이 있습니다:

• 암시적 변환 또는 래퍼를 통해 Spark 클래스 확장
• Py4j 게이트웨이 직접 사용

대체 접근 방식

대신 대체 접근 방식을 고려하세요.

• Spark SQL 데이터 소스 API 사용: JVM 코드를 래핑하지만 자세한 구현과 제한된 입력 범위를 사용합니다.
• Scala UDF를 사용하여 DataFrame에서 작업: Python/Scala 데이터 변환을 방지하지만 Py4j 액세스가 필요한 DataFrame에서 복잡한 코드를 실행합니다.
• Scala 인터페이스 생성: 임의 코드 실행을 위한 Scala 인터페이스를 구축하여 유연성을 제공하지만 낮은 수준의 구현 세부 사항과 데이터 변환이 필요합니다.
• 외부 워크플로 관리 도구: Python/Scala 작업 간을 전환하고 DFS(분산 파일 시스템)는 데이터 변환을 피하지만 I/O 비용이 발생합니다.
• 공유 SQLContext: 임시 테이블을 통해 게스트 언어 간에 데이터를 전달하며, 대화형 분석에 최적화되어 있지만 배치에는 적합하지 않습니다. 직업.

위 내용은 PySpark 작업에서 Java/Scala 함수를 호출할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!