


Bagaimana untuk Memanggil Fungsi Java/Scala daripada PySpark Tasks?
Oct 21, 2024 pm 02:11 PMMemanggil Fungsi Java/Scala daripada Tugas
Apabila cuba menggunakan fungsi DecisionTreeModel.predict PySpark dalam transformasi peta, pengecualian selalunya dihadapi. Ralat ini berpunca daripada fakta bahawa Py4J, yang memudahkan komunikasi antara Python dan Java, hanya boleh diakses daripada pemacu.
Dokumentasi mencadangkan untuk mengelakkan isu ini dengan memisahkan ramalan dan label ke dalam operasi peta yang berbeza. Walau bagaimanapun, penyelesaian ini menimbulkan persoalan sama ada terdapat pendekatan yang lebih elegan.
JavaModelWrapper dan Py4J
Jurubahasa Python PySpark berkomunikasi dengan pekerja JVM melalui soket, mengasingkan mereka daripada get laluan Py4J hadir pada pemandu. Sekatan ini menghalang pengguna daripada mengakses terus fungsi Java/Scala.
Penyelesaian Alternatif
Walaupun had komunikasi, beberapa penyelesaian tersedia:
1. API Sumber Data Spark SQL
API peringkat tinggi ini membolehkan pengguna merangkum kod JVM dalam sumber data Spark SQL. Walaupun disokong, ia agak bertele-tele dan tidak mempunyai dokumentasi yang komprehensif.
2. Scala UDFs dengan DataFrames
Scala UDFs boleh digunakan pada DataFrames, menyediakan pelaksanaan mudah dan keserasian dengan struktur data DataFrame sedia ada. Walau bagaimanapun, pendekatan ini memerlukan akses kepada Py4J dan kaedah dalaman.
3. Antara Muka Scala
Antara muka Scala tersuai boleh dibuat, mencerminkan pendekatan pembalut model MLlib. Ini menawarkan fleksibiliti dan keupayaan untuk melaksanakan kod kompleks, tetapi memerlukan penukaran data dan akses API dalaman.
4. Pengurusan Aliran Kerja Luaran
Alat seperti Alluxio boleh digunakan untuk memudahkan pertukaran data antara tugas Python dan Scala/Java, meminimumkan perubahan pada kod asal tetapi berpotensi menimbulkan kos pemindahan data.
5. Shared SQLContext
Analisis interaktif boleh mendapat manfaat daripada SQLContext dikongsi, membolehkan perkongsian data melalui jadual sementara berdaftar. Walau bagaimanapun, kerja kelompok atau keperluan orkestrasi mungkin mengehadkan kebolehgunaannya.
Kesimpulan
Walaupun pengehadan komunikasi Py4J menghalang akses terus ke fungsi Java/Scala dalam tugasan PySpark yang diedarkan, yang dibentangkan penyelesaian menawarkan pelbagai tahap fleksibiliti dan cabaran teknikal. Pilihan pendekatan akhirnya bergantung pada keperluan khusus dan kekangan kes penggunaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memanggil Fungsi Java/Scala daripada PySpark Tasks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

Menegaskan adalah alat pernyataan yang digunakan dalam Python untuk menyahpepijat, dan melemparkan pernyataan apabila keadaan tidak dipenuhi. Sintaksnya adalah menegaskan keadaan ditambah maklumat ralat pilihan, yang sesuai untuk pengesahan logik dalaman seperti pemeriksaan parameter, pengesahan status, dan lain -lain, tetapi tidak boleh digunakan untuk pemeriksaan input keselamatan atau pengguna, dan harus digunakan bersamaan dengan maklumat yang jelas. Ia hanya tersedia untuk debugging tambahan dalam peringkat pembangunan dan bukannya menggantikan pengendalian pengecualian.

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Kaedah yang sama untuk melintasi dua senarai secara serentak dalam Python adalah menggunakan fungsi zip (), yang akan memasangkan beberapa senarai dalam rangka dan menjadi yang paling singkat; Jika panjang senarai tidak konsisten, anda boleh menggunakan itertools.zip_longest () untuk menjadi yang paling lama dan mengisi nilai yang hilang; Digabungkan dengan penghitungan (), anda boleh mendapatkan indeks pada masa yang sama. 1.Zip () adalah ringkas dan praktikal, sesuai untuk lelaran data berpasangan; 2.zip_longest () boleh mengisi nilai lalai apabila berurusan dengan panjang yang tidak konsisten; 3.enumerate (zip ()) boleh mendapatkan indeks semasa traversal, memenuhi keperluan pelbagai senario kompleks.

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Untuk mewujudkan API moden dan cekap menggunakan Python, FastAPI disyorkan; Ia berdasarkan kepada jenis python standard yang diminta dan secara automatik dapat menghasilkan dokumen, dengan prestasi yang sangat baik. Selepas memasang FastAPI dan Asgi Server UVicorn, anda boleh menulis kod antara muka. Dengan menentukan laluan, menulis fungsi pemprosesan, dan data yang kembali, API boleh dibina dengan cepat. FastAPI menyokong pelbagai kaedah HTTP dan menyediakan sistem dokumentasi Swaggersui dan Redoc yang dihasilkan secara automatik. Parameter URL boleh ditangkap melalui definisi laluan, manakala parameter pertanyaan boleh dilaksanakan dengan menetapkan nilai lalai untuk parameter fungsi. Penggunaan rasional model Pydantic dapat membantu meningkatkan kecekapan dan ketepatan pembangunan.

Persekitaran maya boleh mengasingkan kebergantungan projek yang berbeza. Dicipta menggunakan modul Venv Python sendiri, perintah itu adalah python-mvenvenv; Kaedah pengaktifan: Windows menggunakan Env \ Scripts \ Activate, MacOS/Linux menggunakan Sourceenv/Bin/Activate; Pakej pemasangan menggunakan pipinstall, gunakan pipfreeze> keperluan.txt untuk menghasilkan fail keperluan, dan gunakan pipinstall-rrequirements.txt untuk memulihkan persekitaran; Langkah berjaga -jaga termasuk tidak menyerahkan kepada Git, mengaktifkan semula setiap kali terminal baru dibuka, dan pengenalan dan penukaran automatik boleh digunakan oleh IDE.

Untuk menguji API, anda perlu menggunakan Perpustakaan Permintaan Python. Langkah -langkahnya adalah untuk memasang perpustakaan, menghantar permintaan, mengesahkan respons, menetapkan masa dan cuba semula. Pertama, pasang perpustakaan melalui PipinstallRequests; kemudian gunakan permintaan.get () atau requests.post () dan kaedah lain untuk menghantar permintaan GET atau pos; Kemudian semak respons.status_code dan response.json () untuk memastikan hasil pulangan mematuhi jangkaan; Akhirnya, tambah parameter tamat masa untuk menetapkan masa tamat, dan menggabungkan perpustakaan semula untuk mencapai percubaan automatik untuk meningkatkan kestabilan.
