Wie kann die Herausforderung des Aufrufs externer Funktionen aus Apache Spark-Aufgaben gelöst werden?

Aufrufen externer Funktionen aus Spark-Aufgaben

In Apache Spark ist es oft notwendig, in externen Sprachen geschriebene Funktionen wie Java oder zu integrieren Scala, in Spark-Aufgaben. In diesem Artikel wird ein häufig auftretendes Problem bei diesen Aufrufen untersucht und mögliche Lösungen untersucht.

Das Problem

Beim Versuch, eine Java- oder Scala-Funktion aus einer PySpark-Aufgabe aufzurufen, Beim Zugriff auf den SparkContext aus der externen Funktion kann ein Fehler auftreten. Dieser Fehler manifestiert sich typischerweise als Verweis auf SparkContext von einer Broadcast-Variablen, einer Aktion oder einer Transformation.

Die Ursache

Die Ursache des Problems liegt in der Art und Weise, wie PySpark kommuniziert mit externem Code. Der Betrieb erfolgt über das Py4J-Gateway, das auf dem Treiberknoten ausgeführt wird. Allerdings kommunizieren Python-Interpreter auf Worker-Knoten über Sockets direkt mit der JVM. Dieses Setup verhindert den direkten Zugriff auf das Py4J-Gateway von Worker-Knoten.

Potenzielle Lösungen

Obwohl es keine einfache Lösung gibt, bieten die folgenden Methoden unterschiedliche Grade an Eleganz und Praktikabilität :

1. Spark SQL Data Sources API

Verwenden Sie die Spark SQL Data Sources API, um JVM-Code zu umschließen, sodass er als Datenquelle genutzt werden kann. Dieser Ansatz wird unterstützt, ist auf hoher Ebene und vermeidet den internen API-Zugriff. Es kann jedoch ausführlich sein und sich auf die Manipulation von Eingabedaten beschränken.

2. Scala-UDFs auf DataFrames

Erstellen Sie benutzerdefinierte Scala-Funktionen (UDFs), die auf DataFrames angewendet werden können. Dieser Ansatz ist relativ einfach zu implementieren und vermeidet eine Datenkonvertierung, wenn sich die Daten bereits in einem DataFrame befinden. Es erfordert jedoch Zugriff auf Py4J und interne API-Methoden und ist auf Spark SQL beschränkt.

3. Scala-Schnittstelle für High-Level-Funktionalität

Emulieren Sie den MLlib-Modell-Wrapper-Ansatz, indem Sie eine High-Level-Scala-Schnittstelle erstellen. Dieser Ansatz bietet Flexibilität und ermöglicht die Ausführung komplexer Codes. Es kann auf RDDs oder DataFrames angewendet werden, erfordert jedoch eine Datenkonvertierung und Zugriff auf die interne API.

4. Externes Workflow-Management

Verwenden Sie ein externes Workflow-Management-Tool, um die Ausführung von Python- und Scala/Java-Jobs zu orchestrieren und Daten über ein verteiltes Dateisystem (DFS) zu übergeben. Dieser Ansatz ist einfach zu implementieren, verursacht jedoch einen Mehraufwand für die Datenverwaltung.

5. Shared SQLContext

In interaktiven Umgebungen wie Apache Zeppelin oder Livy kann ein Shared SQLContext verwendet werden, um Daten zwischen Gastsprachen über temporäre Tabellen auszutauschen. Dieser Ansatz eignet sich gut für interaktive Analysen, ist jedoch für Batch-Jobs möglicherweise nicht praktikabel.

Fazit

Das Aufrufen externer Funktionen aus Spark-Aufgaben kann aufgrund von Zugriffsbeschränkungen eine Herausforderung darstellen. Durch den Einsatz geeigneter Techniken ist es jedoch möglich, Java- oder Scala-Funktionen effektiv in Spark-Aufgaben zu integrieren. Die Wahl des Ansatzes hängt vom konkreten Anwendungsfall und dem gewünschten Maß an Eleganz und Funktionalität ab.

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