我很好奇下面的简单代码是否可以在分布式环境中工作(它在独立环境中可以正常工作)？
public class TestClass {
private static double[][] testArray = new double[4][];
public static void main(String[] args) {
for(int i = 0; i<4; i++)
{
testArray[i] = new double[10];
}
...
JavaRDD<String> testRDD = sc.textFile("testfile", 4).mapPartitionsWithIndex(
new Function2<Integer, Iterator<String>, Iterator<String> >() {
@Override
public Iterator<String> call(Integer ind, Iterator<String> s) {
/*Update testArray[ind]*/
}
}, true
);
...
如果它应该工作，我想知道 Spark 如何将 testArray 的一部分从工作节点发送到主节点？
最佳答案
不。它不应该在分布式环境中工作。
在闭包中捕获的变量将被序列化并发送给工作人员。最初在驱动程序中设置的数据将可供工作人员使用，但工作人员级别的任何更新都只能在本地范围内访问。
在本地，变量位于相同的内存空间中，因此您会看到更新，但这不会扩展到集群。
您需要根据 RDD 操作转换计算以收集结果。
关于java - Apache Spark : Update global variables in workers，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/26864831/
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