PySpark 작업에서 Java/Scala 함수를 호출하는 방법은 무엇입니까?

작업에서 Java/Scala 함수 호출

맵 변환 내에서 PySpark의 DecisionTreeModel.predict 함수를 활용하려고 하면 예외가 자주 발생합니다. 마주쳤다. 이 오류는 Python과 Java 간의 통신을 용이하게 하는 Py4J가 드라이버에서만 액세스할 수 있다는 사실에서 발생합니다.

문서에서는 예측과 레이블을 별도의 맵 작업으로 분리하여 이 문제를 방지할 것을 제안합니다. 그러나 이 솔루션은 더 우아한 접근 방식이 있는지에 대한 의문을 제기합니다.

JavaModelWrapper 및 Py4J

PySpark의 Python 인터프리터는 소켓을 통해 JVM 작업자와 통신하여 작업자를 격리합니다. 드라이버에 있는 Py4J 게이트웨이. 이러한 제한으로 인해 사용자는 Java/Scala 기능에 직접 액세스할 수 없습니다.

대체 솔루션

통신 제한에도 불구하고 몇 가지 해결 방법을 사용할 수 있습니다.

1. Spark SQL 데이터 소스 API

이 고급 API를 사용하면 사용자는 Spark SQL 데이터 소스 내에 JVM 코드를 캡슐화할 수 있습니다. 지원되지만 다소 장황하고 포괄적인 문서가 부족합니다.

2. DataFrame이 포함된 Scala UDF

Scala UDF는 DataFrame에 적용할 수 있어 간단한 구현과 기존 DataFrame 데이터 구조와의 호환성을 제공합니다. 하지만 이 접근 방식을 사용하려면 Py4J 및 내부 메서드에 대한 액세스가 필요합니다.

3. Scala 인터페이스

MLlib 모델 래퍼 접근 방식을 미러링하여 사용자 정의 Scala 인터페이스를 생성할 수 있습니다. 이는 유연성과 복잡한 코드 실행 기능을 제공하지만 데이터 변환 및 내부 API 액세스가 필요합니다.

4. 외부 워크플로 관리

Alluxio와 같은 도구를 사용하면 Python과 Scala/Java 작업 간의 데이터 교환을 촉진하여 원본 코드 변경을 최소화할 수 있지만 잠재적으로 데이터 전송 비용이 발생할 수 있습니다.

5. 공유 SQLContext

대화형 분석은 공유 SQLContext의 이점을 활용하여 등록된 임시 테이블을 통해 데이터를 공유할 수 있습니다. 그러나 일괄 작업이나 오케스트레이션 요구 사항으로 인해 적용이 제한될 수 있습니다.

결론

Py4J 통신 제한으로 인해 분산 PySpark 작업에서 Java/Scala 기능에 직접 액세스하는 데 방해가 되는 반면, 제시된 해결 방법은 다양한 수준의 유연성과 기술적 과제를 제공합니다. 접근 방식의 선택은 궁극적으로 사용 사례의 특정 요구 사항과 제약 조건에 따라 달라집니다.

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