Apache spark 为什么火花阶段'；当作为第一个操作运行时，执行器的计算时间比通常要长得多？

这是我的密码：

import time
import random

NUM_SAMPLES = 1000000
def sample(p):
  x, y = random.random(), random.random()
  return 1 if x*x + y*y < 1 else 0

  count = sc.parallelize(xrange(0, NUM_SAMPLES)).map(sample).reduce(lambda a, b: a + b)
print "Pi is roughly %f" % (4.0 * count / NUM_SAMPLES)

导入时间
随机输入
样本数=1000000
def样品（p）：
x、 y=random.random（），random.random（）
如果x*x+y*y<1，则返回1，否则返回0
count=sc.parallelize（xrange（0，NUM_SAMPLES））.map（sample）.reduce（lambda，b:a+b）
打印“Pi大约为%f”%（4.0*计数/个样本）

这是stages页面，stage0比其他stages花费了大约0.5秒的时间，我想知道0.5秒到哪里去了？附加信息，主要区别在于执行器的计算时间

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什么是任务的数据本地化？每次运行的行为是否相同？localhost，是。