Apache Spark 작업에서 외부 함수 호출 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?

Spark 작업에서 외부 함수 호출

Apache Spark에서는 Java 또는 Java와 같은 외부 언어로 작성된 함수를 통합해야 하는 경우가 많습니다. Scala, Spark 작업으로. 이 문서에서는 이러한 호출을 할 때 발생하는 일반적인 문제를 조사하고 잠재적인 해결책을 모색합니다.

문제

PySpark 작업에서 Java 또는 Scala 함수를 호출하려고 할 때, 외부 함수 내에서 SparkContext에 액세스하면 오류가 발생할 수 있습니다. 이 오류는 일반적으로 브로드캐스트 변수, 작업 또는 변환에서 SparkContext에 대한 참조로 나타납니다.

원인

문제의 근본 원인은 PySpark가 통신하는 방식에 있습니다. 외부 코드로. 드라이버 노드에서 실행되는 Py4J 게이트웨이를 통해 작동합니다. 그러나 작업자 노드의 Python 인터프리터는 소켓을 사용하여 JVM과 직접 통신합니다. 이 설정은 작업자 노드에서 Py4J 게이트웨이에 직접 액세스하는 것을 방지합니다.

잠재적 솔루션

간단한 솔루션은 없지만 다음 방법은 다양한 수준의 우아함과 실용성을 제공합니다. :

1. Spark SQL 데이터 소스 API

Spark SQL 데이터 소스 API를 사용하여 JVM 코드를 래핑하여 데이터 소스로 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 지원되며 높은 수준이며 내부 API 액세스를 방지합니다. 다만, 장황할 수 있으며 입력 데이터 조작에 국한될 수 있습니다.

2. DataFrame의 Scala UDF

DataFrame에 적용할 수 있는 Scala 사용자 정의 함수(UDF)를 만듭니다. 이 접근 방식은 비교적 구현하기 쉽고 데이터가 이미 DataFrame에 있는 경우 데이터 변환을 방지합니다. 단, Py4J 및 내부 API 메소드에 대한 접근이 필요하며 Spark SQL로 제한됩니다.

3. 높은 수준의 기능을 위한 Scala 인터페이스

높은 수준의 Scala 인터페이스를 생성하여 MLlib 모델 래퍼 접근 방식을 에뮬레이션합니다. 이 접근 방식은 유연성을 제공하고 복잡한 코드 실행을 허용합니다. RDD 또는 DataFrame에 적용할 수 있지만 데이터 변환 및 내부 API에 대한 액세스가 필요합니다.

4. 외부 워크플로 관리

외부 워크플로 관리 도구를 사용하여 Python 및 Scala/Java 작업 실행을 조정하고 분산 파일 시스템(DFS)을 통해 데이터를 전달합니다. 이 접근 방식은 구현하기 쉽지만 데이터 관리 오버헤드가 발생합니다.

5. 공유 SQLContext

Apache Zeppelin이나 Livy와 같은 대화형 환경에서는 공유 SQLContext를 사용하여 임시 테이블을 통해 게스트 언어 간에 데이터를 교환할 수 있습니다. 이 접근 방식은 대화형 분석에는 적합하지만 일괄 작업에는 실용적이지 않을 수 있습니다.

결론

Spark 작업에서 외부 기능을 호출하면 액세스 제한으로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 그러나 적절한 기술을 활용하면 Java 또는 Scala 기능을 Spark 작업에 효과적으로 통합할 수 있습니다. 접근 방식의 선택은 특정 사용 사례와 원하는 수준의 우아함과 기능에 따라 달라집니다.

위 내용은 Apache Spark 작업에서 외부 함수 호출 문제를 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!