如何在 Scala Spark 项目中使用 PySpark UDF？答案

【问题标题】：How to use a PySpark UDF in a Scala Spark project?如何在 Scala Spark 项目中使用 PySpark UDF？
【发布时间】：2019-01-25 09:28:24
【问题描述】：

很多人（1、2、3）讨论了在 PySpark 应用程序中使用 Scala UDF，通常是出于性能原因。我对相反的情况感兴趣 - 在 Scala Spark 项目中使用 python UDF。

我特别感兴趣的是使用 sklearn（和 MLFlow）构建模型，然后将其有效地应用于 Spark 流作业中的记录。我知道我还可以在 REST API 和 make calls to that API in the Spark streaming application 后面托管 Python 模型 mapPartitions，但是管理该任务的并发性并为托管模型设置 API 并不是我非常兴奋的事情。

如果没有像 Py4J 这样的太多自定义开发，这可能吗？这只是个坏主意吗？

谢谢！

【问题讨论】：

这是可能的，但绝对不支持也不简单。所以问题真的是你为什么要尝试。真的很难为这样的过程找到合理的理由。
@user6910411 感谢您的回复。我解释了问题中的用例 - 我想使用我使用 sklearn 训练的模型来评估结构化流应用程序中的各个行。
我想问题是——如果你已经想为跨语言通信付出代价，为什么不一直使用 PySpark？
在这种情况下，因为 1）python 操作将是一个更大的 Spark 作业的一小部分，我宁愿不为整个事情支付 PySpark 罚款，并且 2）我已经有一个成熟的 Scala 项目，只是想添加一点 python 而不需要重写。
不作为答案提交，但如果您使用 Databricks，您可以在同一个工作中使用 Scala 和 Python。您可以使用 sklearn 跳转到该 UDF 的 Pyspark，对记录进行评分，然后立即转换回下游的 Scala。公共层是 SparkSQL 中的 Spark 表。 Pyspark 可以读取和写入它们，以及 Scala 中的 Spark（显然）。不确定如何使用纯开源来做到这一点，或者 Zeppelin 之类的东西是否支持这一点。（完全披露，我为 Databricks 工作）

标签： scala apache-spark pyspark py4j mlflow

【解决方案1】：

也许我迟到了，但至少我可以为后代提供帮助。这实际上可以通过创建您的python udf 并将其注册到spark.udf.register("my_python_udf", foo) 来实现。你可以在这里查看文档https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.UDFRegistration.register

然后可以在 Python、Scala、Java、R 或任何语言中从 sqlContext 调用此函数，因为您正在直接访问 sqlContext（其中注册了 udf）。例如，您可以调用类似

spark.sql("SELECT my_python_udf(...)").show()

优点 - 你可以从 Scala 调用你的 sklearn 模型。

缺点 - 您必须使用 sqlContext 并编写 SQL 样式查询。

我希望这会有所帮助，至少对任何未来的访问者都是如此。

【讨论】：

谢谢。看起来我们应该能够将 python zip 与主 jar 一起提交用于 spark 作业，并将这些 python zip 用作依赖项。
我认为您说的是在 Python 进程中有上下文，注册 UDF，然后在可以访问它的 JVM 中重用上下文的情况。这在 Databricks 笔记本中是可能的，但当我有一个从 spark-submit 开始的工作时则不行。