如何使用 pyspark 并行插入 Hive

Question

我有一份工作分配给工人，每个工人输出一个需要写入配置单元的数据帧，我无法弄清楚如何在不初始化另一个 sparkcontext 的情况下从工人访问配置单元，所以我尝试收集他们的输出并插入像下面这样一次性完成

result = df.rdd.map(lambda rdd: predict_item_by_model(rdd, columns)).collect()
df_list = sc.parallelize(result).map(lambda df: hiveContext.createDataFrame(df)).collect() #throws error
mergedDF = reduce(DataFrame.union, df_list) 
mergedDF.write.mode('overwrite').partitionBy("item_id").saveAsTable("items")

但是现在它抛出了这个错误

_pickle.PicklingError: Could not serialize object: Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transformation. SparkContext can only be used on the driver, not in code that it run on workers. For more information, see SPARK-5063.

是否可以直接从工人那里访问蜂巢？如果没有，我怎样才能收集数据并插入一次？

Answer 1

.map(lambda df: hiveContext.createDataFrame(df))

这种方法在 Spark 中根本不可能。根本不是它的工作原理。

任何 Spark 驱动程序应用程序的第一步是创建一个包含 Hive 上下文的 SparkContext（如果需要）。仅驱动方面。正如消息所述。

看看这里https://www.waitingforcode.com/apache-spark/serialization-issues-part-1/read 让你自己解决这个序列化问题。