PySpark タスクから Java/Scala 関数を呼び出すことはできますか?

PySpark タスクからの Java/Scala 関数の呼び出し

PySpark では、Java または Scala で実装された機能を利用すると課題が生じる可能性があります。 Scala API は、DecisionTreeModel.predict を呼び出すための推奨回避策を提供していますが、より一般的な解決策が求められています。

技術的コンテキスト

問題は、PySpark から Java 関数を呼び出すときに発生します。特に JavaModelWrapper.call の関与によるタスク。このメソッドは、ワーカー コードでは使用できない SparkContext へのアクセスを試みます。

エレガントなソリューション

エレガントなソリューションは依然としてとらえどころがありません。 2 つの強力なオプションが存在します:

• 暗黙的な変換またはラッパーによる Spark クラスの拡張
• Py4j ゲートウェイの直接使用

代替アプローチ

代わりに、代替アプローチを検討してください:

• Spark SQL データ ソース API の使用: JVM コードをラップしますが、冗長な実装と制限された入力スコープを使用します。
• Scala UDF を使用した DataFrame の操作: DataFrame で複雑なコードを実行し、Python/Scala データ変換を回避しますが、Py4j アクセスが必要です。
• Scala インターフェイスの作成:任意のコードを実行するための Scala インターフェイスを構築し、柔軟性を提供しますが、低レベルの実装の詳細とデータ変換が必要です。
• 外部ワークフロー管理ツール: Python/Scala ジョブを切り替え、分散ファイル システム (DFS)。データ変換は回避されますが、I/O コストが発生します。
• 共有 SQLContext: 一時テーブルを介してゲスト言語間でデータを渡します。対話型分析には最適化されていますが、バッチには理想的ではありません。ジョブ。

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