scala中怎样调用unapplyseq

Posted 2023-04-08

参考技术A scala里的object一般特指的是伴生对象，可以通过对象名直接调用其中的成员，类似Java中的static成员，如果不在当前作用域，需要import。

从任务中调用 Java/Scala 函数

【中文标题】从任务中调用 Java/Scala 函数

【英文标题】：Calling Java/Scala function from a task

【发布时间】：2015-10-19 12:18:22

【问题描述】：

背景

我最初的问题是为什么在 map 函数中使用 DecisionTreeModel.predict 会引发异常？ 并且与 How to generate tuples of (original lable, predicted label) on Spark with MLlib? 有关

当我们使用 Scala API a recommended way 获得对 RDD[LabeledPoint] 的预测时，使用 DecisionTreeModel 是简单地映射到 RDD：

val labelAndPreds = testData.map  point =>
  val prediction = model.predict(point.features)
  (point.label, prediction)

不幸的是，PySpark 中的类似方法效果不佳：

labelsAndPredictions = testData.map(
    lambda lp: (lp.label, model.predict(lp.features))
labelsAndPredictions.first()

异常：您似乎正试图从广播变量、操作或转换中引用 SparkContext。 SparkContext 只能在驱动程序上使用，不能在它在工作人员上运行的代码中使用。如需更多信息，请参阅SPARK-5063。

而不是 official documentation 推荐这样的东西：

predictions = model.predict(testData.map(lambda x: x.features))
labelsAndPredictions = testData.map(lambda lp: lp.label).zip(predictions)

那么这里发生了什么？这里没有广播变量，Scala API 定义predict 如下：

/**
 * Predict values for a single data point using the model trained.
 *
 * @param features array representing a single data point
 * @return Double prediction from the trained model
 */
def predict(features: Vector): Double = 
  topNode.predict(features)


/**
 * Predict values for the given data set using the model trained.
 *
 * @param features RDD representing data points to be predicted
 * @return RDD of predictions for each of the given data points
 */
def predict(features: RDD[Vector]): RDD[Double] = 
  features.map(x => predict(x))

所以至少乍一看，从动作或转换调用不是问题，因为预测似乎是一种本地操作。

说明

经过一番挖掘，我发现问题的根源是从DecisionTreeModel.predict 调用的JavaModelWrapper.call 方法。调用Java函数需要accessSparkContext：

callJavaFunc(self._sc, getattr(self._java_model, name), *a)

问题

在DecisionTreeModel.predict 的情况下，有一个推荐的解决方法，并且所有必需的代码都已经是 Scala API 的一部分，但是一般来说有什么优雅的方法来处理这样的问题吗？

目前只有我能想到的比较重量级的解决方案：

通过隐式转换扩展 Spark 类或添加某种包装器，将所有内容推送到 JVM 直接使用 Py4j 网关

【问题讨论】：

这部分是正确的。我在将 Scala 中的相同代码实现放到 Python 中以用于决策树时遇到了同样的麻烦，并引发了相同的广播问题，因此不得不使用 .zip 函数将标签组合回来。谢谢你的解释！

【参考方案1】：

使用默认 Py4J 网关进行通信是不可能的。要了解为什么我们必须查看 PySpark 内部文档 [1] 中的下图：

由于 Py4J 网关在驱动程序上运行，因此通过套接字与 JVM 工作人员通信的 Python 解释器无法访问它（参见例如 PythonRDD / rdd.py）。

理论上可以为每个工作人员创建一个单独的 Py4J 网关，但实际上它不太可能有用。忽略可靠性等问题 Py4J 根本不是为执行数据密集型任务而设计的。

有什么解决方法吗？

使用Spark SQL Data Sources API 包装JVM 代码。

优点：受支持，高级别的，不需要访问内部 PySpark API

缺点：相对冗长且没有很好的文档记录，主要限于输入数据

使用 Scala UDF 对 DataFrame 进行操作。

优点：易于实现（请参阅Spark: How to map Python with Scala or Java User Defined Functions?），如果数据已经存储在 DataFrame 中，则无需在 Python 和 Scala 之间进行数据转换，对 Py4J 的访问最少

缺点：需要访问 Py4J 网关和内部方法，仅限于 Spark SQL，难以调试，不支持

以类似于在 MLlib 中完成的方式创建高级 Scala 接口。

优点：灵活，能够执行任意复杂代码。它可以直接在 RDD 上使用（例如参见 MLlib model wrappers）或使用 DataFrames（参见 How to use a Scala class inside Pyspark）。后一种解决方案似乎更友好，因为所有 ser-de 细节都已由现有 API 处理。

缺点：低级，需要数据转换，和UDF一样需要访问Py4J和内部API，不支持

一些基本的例子可以在Transforming PySpark RDD with Scala找到

使用外部工作流管理工具在 Python 和 Scala / Java 作业之间切换并将数据传递到 DFS。

优点：易于实施，对代码本身的更改最少

缺点：读取/写入数据的成本 (Alluxio?)

使用共享的SQLContext（参见例如Apache Zeppelin 或Livy）使用已注册的临时表在来宾语言之间传递数据。

优点：非常适合交互式分析

缺点：对于批处理作业（Zeppelin）来说不是很多，或者可能需要额外的编排（Livy）

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约书亚·罗森。 （2014 年 8 月 4 日）PySpark Internals。取自https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/PySpark+Internals