创建pyspark的spark上下文py4j java网关对象

如何解决创建pyspark的spark上下文py4j java网关对象

我正在尝试将 java 数据帧转换为 pyspark 数据帧。为此，我在 java 进程中创建一个数据帧（或行的数据集）并在 java 端启动一个 py4j.GatewayServer 服务器进程。然后在 python 端，我创建了一个 py4j.java_gateway.JavaGateway() 客户端对象并将其传递给 pyspark 的 SparkContext 构造函数以将其链接到已经启动的 jvm 进程。但我收到此错误:-

File: "path_to_virtual_environment/lib/site-packages/pyspark/conf.py",line 120,in __init__
    self._jconf = _jvm.SparkConf(loadDefaults)
TypeError: 'JavaPackage' object is not callable

有人可以帮忙吗？ 以下是我正在使用的代码：-

Java 代码：-

import py4j.GatewayServer
public class TestJavaToPythonTransfer{
    Dataset<Row> df1;
    public TestJavaToPythonTransfer(){
        SparkSession spark = 
              SparkSession.builder().appName("test1").config("spark.master","local").getorCreate();
        df1 = spark.read().json("path/to/local/json_file");
    }
    public Dataset<Row> getDf(){
        return df1;  
    }
    public static void main(String args[]){
       GatewayServer gatewayServer = new GatewayServer(new TestJavaToPythonTransfer());
       gatewayServer.start();
       System.out.println("Gateway server started");
    }
}

Python 代码：-

from pyspark.sql import sqlContext,DataFrame
from pyspark import SparkContext,SparkConf
from py4j.java_gateway import JavaGateway
gateway = JavaGateway()
conf = SparkConf().set('spark.io.encryption.enabled','true')
py_sc = SparkContext(gateway=gateway,conf=conf)
j_df = gateway.getDf()
py_df = DataFrame(j_df,sqlContext(py_sc))
print('print dataframe content')
print(dpy_df.collect())

运行python代码的命令：-

python path_to_python_file.py

我也试过这样做：-

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --master local path_to_python_file.py

但是这里虽然代码没有抛出任何错误，但它没有向终端打印任何内容。我需要为此设置一些 spark conf 吗？

P.S - 如果代码中有拼写错误或错误，请提前道歉，因为我无法直接从我公司的 IDE 中复制代码和错误堆栈。

解决方法

在调用 getDf() 之前缺少对 entry_point 的调用

所以，试试这个：

app = gateway.entry_point
j_df = app.getDf()

此外，我在下面使用 Python 和 Scala 创建了工作副本（希望您不要介意），它显示了如何在 Scala 端 py4j 网关使用 Spark 会话和示例 DataFrame 启动，在 Python 端我访问了该 DataFrame 并转换为Python List[Tuple] 在为 Python 端的 Spark 会话转换回 DataFrame 之前：

Python：

from py4j.java_gateway import JavaGateway
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType,IntegerType,StructField

if __name__ == '__main__':
    gateway = JavaGateway()

    spark_app = gateway.entry_point
    df = spark_app.df()

    # Note "apply" method here comes from Scala's companion object to access elements of an array
    df_to_list_tuple = [(int(i.apply(0)),int(i.apply(1))) for i in df]

    spark = (SparkSession
             .builder
             .appName("My PySpark App")
             .getOrCreate())

    schema = StructType([
        StructField("a",IntegerType(),True),StructField("b",True)])

    df = spark.createDataFrame(df_to_list_tuple,schema)

    df.show()

斯卡拉：

import java.nio.file.{Path,Paths}

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import py4j.GatewayServer

object SparkApp {
  val myFile: Path = Paths.get(System.getProperty("user.home") + "/dev/sample_data/games.csv")
  val spark = SparkSession.builder()
    .master("local[*]")
    .appName("My app")
    .getOrCreate()

  val df = spark
      .read
      .option("header","True")
      .csv(myFile.toString)
      .collect()

}

object Py4JServerApp extends App {


  val server = new GatewayServer(SparkApp)
  server.start()

  print("Started and running...")
}