我有一个现有的应用程序，它将客户数据表示为Spark 1.6流媒体作业中的图形集合，多个
每个客户的图表。作业无限期运行，随着时间的推移更新每个图形中的值。也就是说，我们的RDD是一个
密钥值RDD，如RDD[(graphId, graph)]。创建流以将排队的消息应用于RDD中的图形
在每批中。
如果我想将客户添加到正在运行的作业中，是否有Spark方法可以执行此操作？ RDD是不可变的，因此排除规则
将客户的图表添加到现有RDD。不支持添加具有关联输入队列的新流，因此
这排除了为新客户添加新流的上下文。 （Adding new inputs, transformations, and output operations after starting a context is not supported）
如果a中支持spark.driver.allowMultipleContexts，则支持为每个客户添加新上下文
生产环境。
在最糟糕的情况下，我可以保存现有客户的图表，停止流，创建一个新的RDD，包括新的 客户的数据，并启动一个新的流。但是，这有两个问题 - 它会破坏现有的处理 客户，并随着客户数量的增长限制可扩展性。
有没有办法创建一个包含现有图形和新cutomer图形的新RDD，然后使用该RDD 在正在运行的流中替换旧的？在较新版本的Spark中是否有选项，特别是2.1？