Bagaimana untuk Menyelesaikan Cabaran Memanggil Fungsi Luaran daripada Apache Spark Tasks?

Memanggil Fungsi Luaran daripada Spark Tasks

Dalam Apache Spark, selalunya perlu untuk menyepadukan fungsi yang ditulis dalam bahasa luar, seperti Java atau Scala, ke dalam tugas Spark. Artikel ini mengkaji isu biasa yang dihadapi semasa membuat panggilan ini dan meneroka kemungkinan penyelesaian.

Masalahnya

Apabila cuba memanggil fungsi Java atau Scala daripada tugas PySpark, seseorang mungkin menghadapi ralat kerana mengakses SparkContext dari dalam fungsi luaran. Ralat ini biasanya ditunjukkan sebagai rujukan kepada SparkContext daripada pembolehubah siaran, tindakan atau transformasi.

Punca

Punca isu terletak pada cara PySpark berkomunikasi dengan kod luaran. Ia beroperasi melalui gerbang Py4J, yang berjalan pada nod pemacu. Walau bagaimanapun, jurubahasa Python pada nod pekerja berkomunikasi secara langsung dengan JVM menggunakan soket. Persediaan ini menghalang akses terus ke get laluan Py4J daripada nod pekerja.

Penyelesaian Potensi

Walaupun tiada penyelesaian yang mudah, kaedah berikut menawarkan pelbagai tahap keanggunan dan kepraktisan :

1. Spark SQL Data Sources API

Gunakan Spark SQL Data Sources API untuk membalut kod JVM, membenarkan ia digunakan sebagai sumber data. Pendekatan ini disokong, tahap tinggi dan mengelakkan akses API dalaman. Walau bagaimanapun, ia mungkin bertele-tele dan terhad kepada manipulasi data input.

2. Scala UDFs pada DataFrames

Buat Scala User-Defined Functions (UDF) yang boleh digunakan pada DataFrames. Pendekatan ini agak mudah untuk dilaksanakan dan mengelakkan penukaran data jika data sudah berada dalam DataFrame. Walau bagaimanapun, ia memerlukan akses kepada Py4J dan kaedah API dalaman, dan terhad kepada Spark SQL.

3. Antara Muka Scala untuk Kefungsian Tahap Tinggi

Tiru pendekatan pembalut model MLlib dengan mencipta antara muka Scala peringkat tinggi. Pendekatan ini menawarkan fleksibiliti dan membenarkan pelaksanaan kod yang kompleks. Ia boleh digunakan pada RDD atau DataFrames, tetapi memerlukan penukaran data dan akses kepada API dalaman.

4. Pengurusan Aliran Kerja Luaran

Gunakan alat pengurusan aliran kerja luaran untuk mengatur pelaksanaan kerja Python dan Scala/Java dan menghantar data melalui Sistem Fail Teragih (DFS). Pendekatan ini mudah dilaksanakan tetapi memperkenalkan overhed pengurusan data.

5. SQLContext Kongsi

Dalam persekitaran interaktif seperti Apache Zeppelin atau Livy, SQLContext yang dikongsi boleh digunakan untuk bertukar-tukar data antara bahasa tetamu melalui jadual sementara. Pendekatan ini sangat sesuai untuk analisis interaktif tetapi mungkin tidak praktikal untuk kerja kelompok.

Kesimpulan

Memanggil fungsi luaran daripada tugas Spark boleh menimbulkan cabaran kerana pengehadan akses. Walau bagaimanapun, dengan memanfaatkan teknik yang sesuai, adalah mungkin untuk menyepadukan fungsi Java atau Scala ke dalam tugas Spark dengan berkesan. Pilihan pendekatan bergantung pada kes penggunaan khusus dan tahap keanggunan dan kefungsian yang diingini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyelesaikan Cabaran Memanggil Fungsi Luaran daripada Apache Spark Tasks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!