PySpark 是否调用 java api，然后 java api 在 Apache Spark 中调用 scala api？

Question

我正在尝试了解 Apache PySpark 的工作原理。视频：Spark Python API - Josh Rosen 说 Python API 是 Java API 的包装器。它在内部调用 Java 方法。检查时间戳 6.41

https://www.youtube.com/watch?v=mJXl7t_k0wE

该文档说 Java API 是 Scala API 的包装器

https://cwiki.apache.org/confluence/display/SPARK/Java+API+Internals

我有几个问题，如下所述：

1) 这是否意味着对于 PySpark 中的每个方法（例如 map、reduce 等），它将在 Java 中调用相应的方法（例如 map），然后 Java 代码将在 Scala 中调用类似的方法（map）。实际执行将通过 scala 代码进行，结果将从 Scala -> Java -> Python 以相反的顺序再次返回。

2) 另外，用于“map”的闭包/函数也是从 python -> java -> scala 发送的？

3）类RDD（对象）：

"""
A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark.
Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be
operated on in parallel.
"""

def __init__(self, jrdd, ctx, jrdd_deserializer=AutoBatchedSerializer(PickleSerializer())):
    self._jrdd = jrdd
    self.is_cached = False
    self.is_checkpointed = False
    self.ctx = ctx
    self._jrdd_deserializer = jrdd_deserializer
    self._id = jrdd.id()
    self.partitioner = None

self._jrdd 是否代表该特定 RDD 的 Java 版本？

5) 我在 IntelliJ 中使用 PySpark，并从 https://spark.apache.org/downloads.html 加载了源代码。

是否可以从 PySpark 到 Scala API 调试任何函数调用，例如“map”函数？当我尝试时，我可以看到一些与 java 相关的函数正在被调用，但之后无法在 IntelliJ 调试模式下继续前进。

任何帮助/解释/指针将不胜感激。

Answer 1

这是否意味着对于 PySpark 中的每个方法（例如 map、reduce 等），它将在 Java 中调用相应的方法（例如 map），然后 Java 代码将在 Scala 中调用类似的方法（map）。

是的，不是的。首先，Java 和 Scala 编译成相同的字节码——在执行代码的那一刻，两者都在相同的上下文中执行。 Python 有点不同——RDD 的内部机制与 JVM 语言不同，JVM 主要用作传输层，工作代码是 Python。有了 SQL，就没有工作端 Python。

另外，用于“map”的闭包/函数也是从 python -> java -> scala 发送的？

序列化版本通过 JVM 发送，但执行上下文是 Python

self._jrdd 是否代表该特定 RDD 的 Java 版本？

是的，确实如此。

是否可以从 PySpark 到 Scala API 调试任何函数调用，例如“map”函数？

How can pyspark be called in debug mode?