在使用java調用python代碼的過程中，經常會遇到一些棘手的問題，例如程序卡住無法繼續執行。本文將針對一個具體的案例進行分析，并提供相應的解決方案。
問題描述：開發者使用java的runtime.getruntime().exec()方法執行python腳本，python腳本利用spark進行數據處理。在java端，通過process對象獲取python腳本的輸出，但在python腳本執行到sorted_word_count.take(20)這一行之后，java端程序便卡住，無法繼續執行。
python腳本代碼如下：
spark = sparksession.builder.appname("read from java backend").master("local[*]").getorcreate(); # 獲取傳遞的參數 comment = sys.argv[1] # 將json字符串轉換為python對象 comment = json.loads(comment) # 將 comment 列表轉換為 rdd comment_rdd = spark.sparkcontext.parallelize(comment) # 將 rdd 轉換為 dataframe df = spark.createdataframe(comment_rdd.map(lambda x: row(**x))) # 加載停用詞庫 stop_words = spark.sparkcontext.textfile("c:/users/10421/downloads/baidu_stopwords.txt").collect() # ... (此處省略部分代碼) ... # 計算每個單詞的出現次數 word_count = df.rdd.map(lambda x: (x.word, 1)).reducebykey(lambda x, y: x + y) sorted_word_count = word_count.sortby(lambda x: x[1], ascending=false) top_20_words = sorted_word_count.take(20) column = 0 for row in top_20_words: print(row[column])
java代碼片段如下：
立即學習“Java免費學習筆記（深入）”；
process process = runtime.getruntime().exec(args1); // 獲取程序執行結果 inputstream inputstream = process.getinputstream(); bufferedreader reader = new bufferedreader(new inputstreamreader(inputstream,"gb2312")); // ... (此處省略部分代碼) ...
問題分析：經測試發現，java程序卡住的原因在于python腳本中sorted_word_count.take(20)這部分代碼的執行。 這部分代碼會阻塞，直到spark處理完成并返回結果。由于process.getinputstream()是阻塞的，如果python程序的輸出沒有及時輸出到標準輸出流，java程序就會一直等待，導致卡住。
解決方案：問題很可能出在字符編碼上。 原始代碼使用gb2312編碼讀取python的輸出，這可能與python腳本的輸出編碼不一致，導致數據讀取阻塞。 修改java代碼，使用utf-8編碼讀取python的輸出，可以解決此問題。
修改后的java代碼：
BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream, "UTF-8")); BufferedReader reader2 = new BufferedReader(new InputStreamReader(errorStream, "UTF-8"));
通過將java代碼中讀取輸入流和錯誤流的編碼修改為utf-8，可以解決java程序卡住的問題。 需要注意的是，python腳本也需要確保其輸出使用utf-8編碼。 如果問題仍然存在，則需要進一步檢查spark作業的執行效率以及python腳本中是否存在其他潛在的阻塞操作。
? 版權聲明
文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載。
THE END
