如何从 PySpark 任务调用 Java/Scala 函数？

从任务中调用 Java/Scala 函数

尝试在映射转换中使用 PySpark 的 DecisionTreeModel.predict 函数时，通常会出现异常遭遇。此错误源于以下事实：Py4J（促进 Python 和 Java 之间的通信）只能从驱动程序访问。

文档建议通过将预测和标签分离为不同的映射操作来避免此问题。然而，这个解决方案提出了是否有更优雅的方法的问题。

JavaModelWrapper 和 Py4J

PySpark 的 Python 解释器通过套接字与 JVM 工作线程通信，将它们与驱动程序上存在的 Py4J 网关。此限制阻止用户直接访问 Java/Scala 函数。

替代解决方案

尽管存在通信限制，但仍有多种解决方法：

1. Spark SQL 数据源 API

此高级 API 允许用户将 JVM 代码封装在 Spark SQL 数据源中。虽然受支持，但它有点冗长并且缺乏全面的文档。

2.带有 DataFrame 的 Scala UDF

Scala UDF 可以应用于 DataFrame，提供简单的实现以及与现有 DataFrame 数据结构的兼容性。但是，这种方法需要访问 Py4J 和内部方法。

3. Scala 接口

可以创建自定义 Scala 接口，镜像 MLlib 模型包装器方法。这提供了灵活性和执行复杂代码的能力，但需要数据转换和内部 API 访问。

4.外部工作流管理

可以使用Alluxio等工具来促进Python和Scala/Java任务之间的数据交换，最大限度地减少对原始代码的更改，但可能会产生数据传输成本。

5.共享 SQLContext

交互式分析可以受益于共享 SQLContext，通过注册的临时表实现数据共享。然而，批处理作业或编排要求可能会限制其适用性。

结论

虽然 Py4J 通信限制阻碍了分布式 PySpark 任务中直接访问 Java/Scala 函数，但所提出的解决方法提供了不同程度的灵活性和技术挑战。方法的选择最终取决于用例的具体要求和约束。

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