如何解决 Apache Spark 任务调用外部函数的挑战？

从 Spark 任务中调用外部函数

在 Apache Spark 中，经常需要集成用外部语言编写的函数，例如 Java 或Scala，进入 Spark 任务。本文研究了进行这些调用时遇到的常见问题并探讨了潜在的解决方案。

问题

尝试从 PySpark 任务调用 Java 或 Scala 函数时，由于从外部函数内部访问 SparkContext，可能会遇到错误。此错误通常表现为从广播变量、操作或转换对 SparkContext 的引用。

原因

问题的根源在于 PySpark 的通信方式与外部代码。它通过在驱动程序节点上运行的 Py4J 网关进行操作。但是，工作节点上的 Python 解释器使用套接字直接与 JVM 通信。此设置阻止从工作节点直接访问 Py4J 网关。

潜在解决方案

虽然没有直接的解决方案，但以下方法提供了不同程度的优雅和实用性：

1。 Spark SQL 数据源 API

使用 Spark SQL 数据源 API 包装 JVM 代码，使其可以作为数据源使用。这种方法是受支持的、高级的，并且避免了内部 API 访问。但是，它可能很冗长并且仅限于输入数据操作。

2. DataFrame 上的 Scala UDF

创建可应用于 DataFrame 的 Scala 用户定义函数 (UDF)。如果数据已经在 DataFrame 中，这种方法相对容易实现，并且可以避免数据转换。但是，它需要访问 Py4J 和内部 API 方法，并且仅限于 Spark SQL。

3.用于高级功能的 Scala 接口

通过创建高级 Scala 接口来模拟 MLlib 模型包装器方法。这种方法提供了灵活性并允许执行复杂的代码。它可以应用于 RDD 或 DataFrame，但需要数据转换和访问内部 API。

4.外部工作流管理

使用外部工作流管理工具来编排 Python 和 Scala/Java 作业的执行，并通过分布式文件系统 (DFS) 传递数据。这种方法很容易实现，但会带来数据管理开销。

5.共享 SQLContext

在 Apache Zeppelin 或 Livy 等交互式环境中，共享 SQLContext 可用于通过临时表在来宾语言之间交换数据。这种方法非常适合交互式分析，但对于批处理作业可能不实用。

结论

由于访问限制，从 Spark 任务调用外部函数可能会带来挑战。然而，通过利用适当的技术，可以将 Java 或 Scala 函数有效地集成到 Spark 任务中。方法的选择取决于具体的用例以及所需的优雅和功能水平。

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