Question

它在Apache Spark文档中说“每个Spark应用程序中的 ，如果它们是由不同的线程 ”提交的，那么多个“作业”（Spark动作）可能会同时运行。有人可以解释如何实现以下示例代码的并发性吗？

    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple_App");
    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

    JavaRDD<String> file1 = sc.textFile("/path/to/test_doc1");
    JavaRDD<String> file2 = sc.textFile("/path/to/test_doc2");

    System.out.println(file1.count());
    System.out.println(file2.count());

这两项工作是独立的，必须同时运作。
谢谢。

Answer 1

尝试这样的事情：

    final JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local[2]","Simple_App");
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2);
    // Start thread 1
    Future<Long> future1 = executorService.submit(new Callable<Long>() {
        @Override
        public Long call() throws Exception {
            JavaRDD<String> file1 = sc.textFile("/path/to/test_doc1");
            return file1.count();
        }
    });
    // Start thread 2
    Future<Long> future2 = executorService.submit(new Callable<Long>() {
        @Override
        public Long call() throws Exception {
            JavaRDD<String> file2 = sc.textFile("/path/to/test_doc2");
            return file2.count();
        }
    });
    // Wait thread 1
    System.out.println("File1:"+future1.get());
    // Wait thread 2
    System.out.println("File2:"+future2.get());

Answer 2

使用scala并行集合功能

Range(0,10).par.foreach {
  project_id => 
      {
        spark.table("store_sales").selectExpr(project_id+" as project_id", "count(*) as cnt")
        .write
        .saveAsTable(s"counts_$project_id")
    }
}

PS。上面的命令最多可以启动10个并行Spark作业，但是根据Spark Driver上可用内核的数量，它可能更少。 GQ使用期货的上述方法在这方面更加灵活。

如何使用单个spark上下文在Apache Spark中运行并发作业（操作）

2 个答案: