Spark作业串行与并行提交job

在Scala中,您可以以串行和并行的方式提交Spark作业。看看如何使用forpar.foreach构造对应的例子。

串行Spark作业(使用for

scala 复制代码
// 串行Spark作业设置
for (tag <- tags) {
  spark.sparkContext.setJobGroup(tag.toString, s"Tag: $tag")

  // 为每个标签执行Spark操作
}

并行Spark作业(使用par.foreach)

scala 复制代码
// 并行Spark作业设置
tags.par.foreach { tag =>
  spark.sparkContext.setJobGroup(tag.toString, s"Tag: $tag")

  // 并行执行每个标签的Spark操作
}

关键区别

for用于顺序处理,而par.foreach允许并行处理。

相关推荐
直裾35 分钟前
Scala全文单词统计
开发语言·c#·scala
心仪悦悦36 分钟前
Scala中的集合复习(1)
开发语言·后端·scala
谭震鸿2 小时前
Zookeeper集群搭建Centos环境下
分布式·zookeeper·centos
Java 第一深情4 小时前
零基础入门Flink,掌握基本使用方法
大数据·flink·实时计算
MXsoft6184 小时前
华为服务器(iBMC)硬件监控指标解读
大数据·运维·数据库
PersistJiao5 小时前
Spark 分布式计算中网络传输和序列化的关系(二)
大数据·网络·spark·序列化·分布式计算
九河云5 小时前
如何对AWS进行节省
大数据·云计算·aws
FreeIPCC6 小时前
谈一下开源生态对 AI人工智能大模型的促进作用
大数据·人工智能·机器人·开源
梦幻通灵6 小时前
ES分词环境实战
大数据·elasticsearch·搜索引擎
Elastic 中国社区官方博客6 小时前
Elasticsearch 中的热点以及如何使用 AutoOps 解决它们
大数据·运维·elasticsearch·搜索引擎·全文检索