如何從 PySpark 中的 Apache Spark 任務呼叫 Java/Scala 函數？

從Apache Spark 任務存取Java/Scala 函數

在PySpark 中，由於以下限制，在任務中呼叫Java/Scala 函數具有挑戰性Py4J 網關。

潛在問題

Py4J 網關促進 Python 和 Java/Scala 之間的通信，僅在驅動程式上運行，工作人員無法存取。某些操作（例如 DecisionTreeModel.predict）使用 JavaModelWrapper.call 來呼叫需要直接存取 SparkContext 的 Java 函數。

解決方法

雖然預設的Py4J 通訊不可行，有多種解決方法：

• Spark SQL 資料來源API：

  • 將JVM 代碼集成為自訂資料來源。
  • 優點：高級、受支援、無需內部 PySpark 存取。
  • 缺點：冗長、文件有限。

• Scala UDF：

  • 定義可應用於 DataFrame 的 Scala 函數。
  • 優點：易於實現、最少的資料轉換、最少的 Py4J 存取。
  • 缺點：需要內部 Py4J 和 API 訪問，僅限於 Spark SQL。

• Scala 介面：

  • 建立自訂 Scala 介面與 MLlib 中的類似。
  • 優點：靈活、複雜的程式碼執行、DataFrame 或 RDD 整合選項。
  • 缺點：低階、需要資料轉換，不支援。

• 外部工作流程管理：

  • 使用工具管理Python 和Scala/Java 之間的轉換，透過分佈式檔案系統傳遞資料。
  • 優點：易於實現，程式碼變更最少。
  • 缺點：額外的儲存成本。

• 共享 SQLContext：

  • 利用共享的 SQLContext 透過臨時表進行通訊。
  • 優點：適合互動式分析。
  • 缺點：可能不適合批次作業。

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