国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Bagaimana untuk Menyelesaikan Cabaran Memanggil Fungsi Luaran daripada Apache Spark Tasks?

Bagaimana untuk Menyelesaikan Cabaran Memanggil Fungsi Luaran daripada Apache Spark Tasks?

Oct 21, 2024 pm 02:13 PM

How to Solve the Challenge of Calling External Functions from Apache Spark Tasks?

Memanggil Fungsi Luaran daripada Spark Tasks

Dalam Apache Spark, selalunya perlu untuk menyepadukan fungsi yang ditulis dalam bahasa luar, seperti Java atau Scala, ke dalam tugas Spark. Artikel ini mengkaji isu biasa yang dihadapi semasa membuat panggilan ini dan meneroka kemungkinan penyelesaian.

Masalahnya

Apabila cuba memanggil fungsi Java atau Scala daripada tugas PySpark, seseorang mungkin menghadapi ralat kerana mengakses SparkContext dari dalam fungsi luaran. Ralat ini biasanya ditunjukkan sebagai rujukan kepada SparkContext daripada pembolehubah siaran, tindakan atau transformasi.

Punca

Punca isu terletak pada cara PySpark berkomunikasi dengan kod luaran. Ia beroperasi melalui gerbang Py4J, yang berjalan pada nod pemacu. Walau bagaimanapun, jurubahasa Python pada nod pekerja berkomunikasi secara langsung dengan JVM menggunakan soket. Persediaan ini menghalang akses terus ke get laluan Py4J daripada nod pekerja.

Penyelesaian Potensi

Walaupun tiada penyelesaian yang mudah, kaedah berikut menawarkan pelbagai tahap keanggunan dan kepraktisan :

1. Spark SQL Data Sources API

Gunakan Spark SQL Data Sources API untuk membalut kod JVM, membenarkan ia digunakan sebagai sumber data. Pendekatan ini disokong, tahap tinggi dan mengelakkan akses API dalaman. Walau bagaimanapun, ia mungkin bertele-tele dan terhad kepada manipulasi data input.

2. Scala UDFs pada DataFrames

Buat Scala User-Defined Functions (UDF) yang boleh digunakan pada DataFrames. Pendekatan ini agak mudah untuk dilaksanakan dan mengelakkan penukaran data jika data sudah berada dalam DataFrame. Walau bagaimanapun, ia memerlukan akses kepada Py4J dan kaedah API dalaman, dan terhad kepada Spark SQL.

3. Antara Muka Scala untuk Kefungsian Tahap Tinggi

Tiru pendekatan pembalut model MLlib dengan mencipta antara muka Scala peringkat tinggi. Pendekatan ini menawarkan fleksibiliti dan membenarkan pelaksanaan kod yang kompleks. Ia boleh digunakan pada RDD atau DataFrames, tetapi memerlukan penukaran data dan akses kepada API dalaman.

4. Pengurusan Aliran Kerja Luaran

Gunakan alat pengurusan aliran kerja luaran untuk mengatur pelaksanaan kerja Python dan Scala/Java dan menghantar data melalui Sistem Fail Teragih (DFS). Pendekatan ini mudah dilaksanakan tetapi memperkenalkan overhed pengurusan data.

5. SQLContext Kongsi

Dalam persekitaran interaktif seperti Apache Zeppelin atau Livy, SQLContext yang dikongsi boleh digunakan untuk bertukar-tukar data antara bahasa tetamu melalui jadual sementara. Pendekatan ini sangat sesuai untuk analisis interaktif tetapi mungkin tidak praktikal untuk kerja kelompok.

Kesimpulan

Memanggil fungsi luaran daripada tugas Spark boleh menimbulkan cabaran kerana pengehadan akses. Walau bagaimanapun, dengan memanfaatkan teknik yang sesuai, adalah mungkin untuk menyepadukan fungsi Java atau Scala ke dalam tugas Spark dengan berkesan. Pilihan pendekatan bergantung pada kes penggunaan khusus dan tahap keanggunan dan kefungsian yang diingini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menyelesaikan Cabaran Memanggil Fungsi Luaran daripada Apache Spark Tasks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial PHP
1488
72
Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Cara Mengendalikan Pengesahan API di Python Jul 13, 2025 am 02:22 AM

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.

Terangkan pernyataan Python. Terangkan pernyataan Python. Jul 07, 2025 am 12:14 AM

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.

Apakah Iterator Python? Apakah Iterator Python? Jul 08, 2025 am 02:56 AM

Inpython, iteratorsareObjectsThatallowLoopingthroughCollectionsByImplementing__iter __ () dan__Next __ ()

Apakah petunjuk jenis python? Apakah petunjuk jenis python? Jul 07, 2025 am 02:55 AM

TypehintsinpythonsolvetheproblemofambiguityandpotentialbugsindynamiciallytypodeByallowingDeveloperStospecifyExpectedTypes.theyenhancereadability, enablearlybugdetection, andimprovetoLiaSareAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeAdeSareadDeSareadDeSareadDeSareadDeSaread

Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Cara Menghidupkan Dua Senarai Sekali Python Jul 09, 2025 am 01:13 AM

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.

Tutorial Python Fastapi Tutorial Python Fastapi Jul 12, 2025 am 02:42 AM

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.

Cara Menguji API dengan Python Cara Menguji API dengan Python Jul 12, 2025 am 02:47 AM

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.

Menyediakan dan menggunakan persekitaran maya Python Menyediakan dan menggunakan persekitaran maya Python Jul 06, 2025 am 02:56 AM

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.

See all articles