Как распечатать элементы определенного раздела RDD в Spark?

Использование Spark/Scala:

val data = 1 to 50
val distData = sc.parallelize(data,10)
distData.mapPartitionsWithIndex( (index: Int, it: Iterator[Int]) =>it.toList.map(x => if (index ==5) {println(x)}).iterator).collect

производит:

26
27
28
29
30

Предположим, вы делаете это только для целей тестирования, а затем используете glom(). См. документацию Spark: https://spark.apache.org/docs/1.6.0/api/python/pyspark.html#pyspark.RDD.glom

>>> rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4], 2)
>>> rdd.glom().collect()
[[1, 2], [3, 4]]
>>> rdd.glom().collect()[1]
[3, 4]

Изменить: пример в Scala:

scala> val distData = sc.parallelize(1 to 50, 10)
scala> distData.glom().collect()(4)
res2: Array[Int] = Array(21, 22, 23, 24, 25)

вы можете использовать счетчик API foreachPartition() для достижения этого.

Вот программа на Java, которая печатает содержимое каждого раздела JavaSparkContext context = new JavaSparkContext(conf);

    JavaRDD<Integer> myArray = context.parallelize(Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9));
    JavaRDD<Integer> partitionedArray = myArray.repartition(2);

    System.out.println("partitioned array size is " + partitionedArray.count());
    partitionedArray.foreachPartition(new VoidFunction<Iterator<Integer>>() {

        public void call(Iterator<Integer> arg0) throws Exception {

            while(arg0.hasNext()) {
                System.out.println(arg0.next());
            }

        }
    });