如何從 PySpark 任務呼叫 Java/Scala 函數？

從任務中呼叫Java/Scala 函數

嘗試在映射轉換中使用PySpark 的DecisionTreeModel.predict 函數時，通常會出現異常遭遇。此錯誤源自於以下事實：Py4J（促進 Python 和 Java 之間的通訊）只能從驅動程式存取。

文件建議透過將預測和標籤分離為不同的映射操作來避免此問題。然而，這個解決方案提出了是否有更優雅的方法的問題。

JavaModelWrapper 和 Py4J

PySpark 的 Python 解釋器透過套接字與 JVM 工作執行緒通信，將它們與驅動程式上存在的 Py4J 閘道。此限制阻止使用者直接存取 Java/Scala 函數。

替代解決方案

儘管有通訊限制，但仍有多種解決方法：

1. Spark SQL 資料來源API

此進階API 允許使用者將JVM 程式碼封裝在Spark SQL 資料來源中。雖然受支持，但它有點冗長並且缺乏全面的文檔。

2.帶有 DataFrame 的 Scala UDF

Scala UDF 可以應用於 DataFrame，提供簡單的實作以及與現有 DataFrame 資料結構的相容性。但是，這種方法需要存取 Py4J 和內部方法。

3. Scala 接口

可以建立自訂 Scala 接口，鏡像 MLlib 模型包裝器方法。這提供了靈活性和執行複雜程式碼的能力，但需要資料轉換和內部 API 存取。

4.外部工作流程管理

可以使用Alluxio等工具來促進Python和Scala/Java任務之間的資料交換，最大限度地減少對原始程式碼的更改，但可能會產生資料傳輸成本。

5.共享 SQLContext

互動式分析可以受益於共享 SQLContext，並透過註冊的臨時表實現資料共享。然而，批次作業或編排要求可能會限制其適用性。

結論

雖然Py4J 通訊限制阻礙了分散式PySpark 任務中直接存取Java/Scala 函數，但所提出的解決方法提供了不同程度的靈活性和技術挑戰。方法的選擇最終取決於用例的特定要求和約束。

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