Apache Spark タスクから外部関数を呼び出すという課題を解決するにはどうすればよいですか?

Spark タスクからの外部関数の呼び出し

Apache Spark では、多くの場合、Java や Java などの外部言語で記述された関数を統合する必要があります。 Scala を Spark タスクに。この記事では、これらの呼び出しを行うときに発生する一般的な問題を検証し、考えられる解決策を検討します。

問題

PySpark タスクから Java または Scala 関数を呼び出そうとすると、外部関数内から SparkContext にアクセスすると、エラーが発生する可能性があります。このエラーは通常、ブロードキャスト変数、アクション、または変換からの SparkContext への参照として現れます。

原因

問題の根本は PySpark の通信方法にあります外部コード付き。これは、ドライバー ノード上で実行される Py4J ゲートウェイを通じて動作します。ただし、ワーカー ノード上の Python インタープリターは、ソケットを使用して JVM と直接通信します。この設定により、ワーカー ノードから Py4J ゲートウェイへの直接アクセスが防止されます。

考えられる解決策

単純な解決策はありませんが、次の方法はさまざまなレベルの洗練さと実用性を提供します。 :

1. Spark SQL データ ソース API

Spark SQL データ ソース API を使用して JVM コードをラップし、データ ソースとして使用できるようにします。このアプローチはサポートされており、高レベルであり、内部 API アクセスを回避します。ただし、冗長で入力データの操作に限定される場合があります。

2. DataFrame 上の Scala UDFs

DataFrame に適用できる Scala ユーザー定義関数 (UDF) を作成します。このアプローチは実装が比較的簡単で、データがすでに DataFrame 内にある場合はデータ変換を回避できます。ただし、Py4J および内部 API メソッドへのアクセスが必要で、Spark SQL に限定されます。

3.高レベルの機能のための Scala インターフェイス

高レベルの Scala インターフェイスを作成して、MLlib モデル ラッパー アプローチをエミュレートします。このアプローチにより柔軟性が提供され、複雑なコードの実行が可能になります。 RDD または DataFrame に適用できますが、データ変換と内部 API へのアクセスが必要です。

4.外部ワークフロー管理

外部ワークフロー管理ツールを使用して、Python および Scala/Java ジョブの実行を調整し、分散ファイル システム (DFS) 経由でデータを渡します。このアプローチは実装が簡単ですが、データ管理のオーバーヘッドが生じます。

5.共有 SQLContext

Apache Zeppelin や Livy などの対話型環境では、共有 SQLContext を使用して、一時テーブルを介してゲスト言語間でデータを交換できます。このアプローチは対話型分析には適していますが、バッチ ジョブには現実的ではない可能性があります。

結論

Spark タスクから外部関数を呼び出すと、アクセス制限により問題が発生する可能性があります。ただし、適切なテクニックを活用することで、Java または Scala 関数を Spark タスクに効果的に統合することができます。アプローチの選択は、特定のユースケースと、エレガントさと機能性の望ましいレベルによって異なります。

以上がApache Spark タスクから外部関数を呼び出すという課題を解決するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。