使用SparkSession.builder时如何设置profiler_cls？

Question

我有一个python代码库，使用pyspark的SparkSession.builder来创建一个SparkSession。我正处于想要分析正在运行的python代码的位置。

如果我直接调用SparkContext构造函数，我将能够传入一个profiler_cls参数。但是，使用构建器，似乎没有办法做到这一点。我错过了什么吗？目前，它将默认为BasicProfiler，但我想使用https://pypi.org/project/pyspark-flame/。

任何帮助将不胜感激。

代码的缩减版本（删除多余的配置设置）是：

SparkSession.builder.master(master).appName(app_name) \
        .config("spark.driver.maxResultSize", "4g") \
        .config("spark.python.profile", "true") \
        .config("spark.python.profile.dump", ".") \
        .getOrCreate()

我正在尝试使用构建器而不是自己实现该代码。

Answer 1

Builder类有一个未记录的方法_sparkContext，它允许您指定会话的spark上下文，因此将._sparkContext(SparkContext(profiler_cls=...))添加到您的构建器应该可以工作（虽然我没有测试过它）。

但请注意，pyspark-flame（以及其他使用pyspark的分析功能的分析器）只能分析在worker上运行Python代码的RDD，而Spark SQL在Java和Scala中完成了大部分繁重的工作。根据您的应用程序以及您对SQL和数据框的依赖程度，您可能会也可能不会从中获取有用的数据。