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Comment appeler des fonctions Java/Scala à partir de tâches Apache Spark dans PySpark ?

DDD
Libérer: 2024-10-21 14:21:30
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How to Call Java/Scala Functions from Apache Spark Tasks in PySpark?

Accès aux fonctions Java/Scala à partir des tâches Apache Spark

Dans PySpark, appeler des fonctions Java/Scala dans des tâches peut être difficile en raison des limitations de la passerelle Py4J.

Problème sous-jacent

La passerelle Py4J, qui facilite la communication entre Python et Java/Scala, ne s'exécute que sur le pilote et n'est pas accessible aux travailleurs. Certaines opérations, telles que DecisionTreeModel.predict, utilisent JavaModelWrapper.call pour appeler des fonctions Java qui nécessitent un accès direct à SparkContext.

Solutions de contournement

Bien que la communication Py4J par défaut ne soit pas réalisable , il existe plusieurs solutions :

  • API Spark SQL Data Sources :

    • Intégrer le code JVM en tant que source de données personnalisée.
    • Avantages : haut niveau, pris en charge, ne nécessite aucun accès interne à PySpark.
    • Inconvénients : documentation verbeuse et limitée.
  • Scala UDF :

    • Définissez les fonctions Scala qui peuvent être appliquées aux DataFrames.
    • Avantages : mise en œuvre facile, conversion de données minimale, accès Py4J minimal.
    • Inconvénients : Nécessite un accès interne à Py4J et à l'API, limité à Spark SQL.
  • Interfaces Scala :

    • Créez des interfaces Scala personnalisées similaires à ceux de MLlib.
    • Avantages : exécution de code flexible et complexe, options d'intégration DataFrame ou RDD.
    • Inconvénients : conversion de données de bas niveau requise, non prise en charge.
  • Gestion des flux de travail externes :

    • Utilisez des outils pour gérer les transitions entre Python et Scala/Java, en transmettant les données via un système de fichiers distribué.
    • Avantages : mise en œuvre facile, modifications de code minimes.
    • Inconvénients : coûts de stockage supplémentaires.
  • Contexte SQL partagé :

    • Utilisez un SQLContext partagé pour communiquer via des tables temporaires.
    • Avantages : convient à l'analyse interactive.
    • Inconvénients : peut ne pas être idéal pour les tâches par lots.
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