为什么 Apache Spark 的功能不并行？答案

【问题标题】：Why Apache Spark take function not parallel?为什么 Apache Spark 的功能不并行？
【发布时间】：2015-02-10 16:21:17
【问题描述】：

在http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html 阅读 Apache Spark 指南，它指出：

为什么 take 函数不能并行运行？并行实现此类功能有哪些困难？为了获取 RDD 的前 n 个元素，需要遍历整个 RDD，这是否与事实有关？

【问题讨论】：

标签： scala parallel-processing apache-spark

【解决方案1】：

实际上，虽然take 不是完全并行的，但也不是完全顺序的。

例如，假设您take(200)，每个分区有 10 个元素。 take 将首先获取分区 0 并查看它有 10 个元素。它假设需要 20 个这样的分区才能获得 200 个元素。但最好在并行请求中要求更多。所以它想要 30 个分区，而它已经有 1 个。所以它接下来会并行地获取分区 1 到 29。这很可能是最后一步。如果很不走运，一共没有找到200个元素，它会再次进行估计并并行请求另一个批次。

查看代码，有据可查： https://github.com/apache/spark/blob/v1.2.0/core/src/main/scala/org/apache/spark/rdd/RDD.scala#L1049

我认为文档是错误的。本地计算仅在需要单个分区时发生。这是第一次传递（获取分区 0）的情况，但通常不是后面传递的情况。

【讨论】：

谢谢，当你说它不是“完全”平行时。您是否指的是在“take”功能的评论中指出“它通过首先扫描一个分区来工作”。那么对于 10 个分区，第一个分区将在并行扫描其他 9 个分区之前被扫描？
是的。但在最坏的情况下，它将完全按顺序遍历分区。不过，为此，分区的大小必须呈几何减小——在实践中这不太可能。实际上，分区大小通常是统一的，因此 take 将需要 2 次迭代，就像你描述的那样。
我已发送拉取请求以修复文档。 (github.com/apache/spark/pull/4533) 如果我弄错了，我会更新答案。
很好解释。帮助过我！！谢谢

【解决方案2】：

您将如何并行实现它？假设您有 4 个分区并且想要获取前 5 个元素。如果您事先知道每个分区的大小，这将很容易：例如，如果每个分区有 3 个元素，驱动程序会要求分区 0 获取所有元素，并要求分区 1 获取 2 个元素。所以问题是它不知道每个分区有多少元素。

现在，您可以先计算分区大小，但这需要限制支持的 RDD 转换集、多次计算元素或进行其他权衡，并且通常需要更多的通信开销。

【讨论】：

我只是假设并行版本将在将来的某个时候实现，因为文档显示“当前未并行执行”。
正如我所说，可以进行权衡以允许（至少某些）并行性。据我所知，他们只是还没有决定制作哪一个（如果有的话）。
为什么不从每个分区中并行获取大致相等数量的行呢？ Take() 不能保证它在移动到下一个分区之前用完所有分区，那么为什么要遵循这种方法呢？
@max 它确实：“返回一个包含 first n 个元素的数组”。