從Spark 任務(wù)中呼叫外部函數(shù)
在Apache Spark 中，經(jīng)常需要整合以外部語言編寫的函數(shù)，例如Java 或Scala ，進入Spark 任務(wù)。本文研究了進行這些呼叫時遇到的常見問題並探討了潛在的解決方案。
問題
嘗試從 PySpark 任務(wù)呼叫 Java 或 Scala 函數(shù)時，由於從外部函數(shù)內(nèi)部存取 SparkContext，可能會遇到錯誤。此錯誤通常表現(xiàn)為從廣播變數(shù)、操作或轉(zhuǎn)換對 SparkContext 的參考。
原因
問題的根源在於 PySpark 的通訊方式與外部程式碼。它透過在驅(qū)動程式節(jié)點上運行的 Py4J 網(wǎng)關(guān)進行操作。但是，工作節(jié)點上的 Python 解釋器使用套接字直接與 JVM 通訊。此設(shè)定阻止從工作節(jié)點直接存取 Py4J 閘道。
潛在解決方案
雖然沒有直接的解決方案，但以下方法提供了不同程度的優(yōu)雅和實用性：
1。 Spark SQL 資料來源 API
使用 Spark SQL 資料來源 API 包裝 JVM 程式碼，使其可以作為資料來源使用。這種方法是受支援的、高級的，並且避免了內(nèi)部 API 存取。但是，它可能很冗長並且僅限於輸入資料操作。
2. DataFrame 上的 Scala UDF
建立可套用於 DataFrame 的 Scala 使用者定義函數(shù) (UDF)。如果資料已經(jīng)在 DataFrame 中，這種方法相對容易實現(xiàn)，並且可以避免資料轉(zhuǎn)換。但是，它需要存取 Py4J 和內(nèi)部 API 方法，並且僅限於 Spark SQL。
3.用於進階功能的 Scala 介面
透過建立進階 Scala 介面來模擬 MLlib 模型包裝器方法。這種方法提供了靈活性並允許執(zhí)行複雜的程式碼。它可以應(yīng)用於 RDD 或 DataFrame，但需要資料轉(zhuǎn)換和存取內(nèi)部 API。
4.外部工作流程管理
使用外部工作流程管理工具來編排Python 和Scala/Java 作業(yè)的執(zhí)行，並透過分散式檔案系統(tǒng)(DFS)傳遞數(shù)據(jù)。這種方法很容易實現(xiàn)，但會帶來資料管理開銷。
5.共享 SQLContext
在 Apache Zeppelin 或 Livy 等互動式環(huán)境中，共享 SQLContext 可用於透過臨時表在來賓語言之間交換資料。這種方法非常適合互動式分析，但對於批次作業(yè)可能不實用。
結(jié)論
由於存取限制，從 Spark 任務(wù)呼叫外部函數(shù)可能會帶來挑戰(zhàn)。然而，透過利用適當?shù)募夹g(shù)，可以將 Java 或 Scala 函數(shù)有效地整合到 Spark 任務(wù)中。方法的選擇取決於特定的用例以及所需的優(yōu)雅和功能水平。
以上是如何解決 Apache Spark 任務(wù)呼叫外部函數(shù)的挑戰(zhàn)？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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