Apache spark Spark Streaming schedule如何在驱动程序和执行程序之间映射任务？

我使用ApacheSpark2.1和ApacheKafka0.9

我有一个Spark流媒体应用程序，运行时有20个执行器，读取Kafka中有20个分区的数据。此Spark应用程序仅执行

map

和

flatMap

操作

以下是Spark应用程序的功能：

从卡夫卡创建一个间隔为15秒的直接流

执行数据验证

使用drool执行仅映射的转换。无reduce变换

使用check和put写入HBase

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我想知道执行器和分区是否是1-1映射的，每个执行器是否独立地执行上述步骤并独立地写入HBase，或者数据将在多个执行器中被洗牌，操作将在驱动程序和执行器之间发生？

Spark jobs提交只能在执行器上执行的任务。换句话说，执行者是唯一可以执行任务的地方。驾驶员负责协调任务并相应地安排任务

话虽如此，我认为以下是正确的：

每个执行者是否会独立执行上述步骤并独立向HBase写入

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顺便说一句，答案与使用的Spark版本无关。它一直都是这样的（而且看不出有任何理由它会或甚至应该改变）