如何从 PySpark 中的 Apache Spark 任务调用 Java/Scala 函数？

从 Apache Spark 任务访问 Java/Scala 函数

在 PySpark 中，由于以下限制，在任务中调用 Java/Scala 函数可能具有挑战性Py4J 网关。

潜在问题

Py4J 网关促进 Python 和 Java/Scala 之间的通信，仅在驱动程序上运行，工作人员无法访问。某些操作（例如 DecisionTreeModel.predict）使用 JavaModelWrapper.call 来调用需要直接访问 SparkContext 的 Java 函数。

解决方法

虽然默认的 Py4J 通信不可行，有多种解决方法：

• Spark SQL 数据源 API：

  • 将 JVM 代码集成为自定义数据源。
  • 优点：高级、受支持、无需内部 PySpark 访问。
  • 缺点：冗长、文档有限。

• Scala UDF：

  • 定义可应用于 DataFrame 的 Scala 函数。
  • 优点：易于实现、最少的数据转换、最少的 Py4J 访问。
  • 缺点：需要内部 Py4J 和 API 访问，仅限于 Spark SQL。

• Scala 接口：

  • 创建自定义 Scala 接口与 MLlib 中的类似。
  • 优点：灵活、复杂的代码执行、DataFrame 或 RDD 集成选项。
  • 缺点：低级、需要数据转换，不支持。

• 外部工作流程管理：

  • 使用工具管理 Python 和 Scala/Java 之间的转换，通过分布式文件系统传递数据。
  • 优点：易于实现，代码更改最少。
  • 缺点：额外的存储成本。

• 共享 SQLContext：

  • 利用共享的 SQLContext 通过临时表进行通信。
  • 优点：适合交互式分析。
  • 缺点：可能不适合批处理作业。

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