Apache spark 为什么不建议使用parallelize方法创建emptyRDD？

我正在学习apache-spark并试图创建一个空的RDD。 我获得了以下创建空RDD的方法：

1. JavaRDD<String> emptyRDD = sc.emptyRDD();
2. List<String> emptyList = new ArrayList<String>();
   JavaRDD<String> emptyParallelRDD = sc.parallelize(emptyList, 1);

1。JavaRDD emptyRDD=sc.emptyRDD（）；
2.List emptyList=new ArrayList（）；
JavaRDD emptypparallelrdd=sc.parallelize（emptyList，1）；

代码在这两种情况下都工作得很好，没有错误，也没有异常

但在并行化方法的文档中：

避免使用parallelize（Seq（））创建空RDD。考虑没有分区的RDD的EMPTRODD < /P>

sc.emptyRDD[Int].getNumPartitions
// Int = 0

我找不到任何理由。

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如果有任何帮助，为什么不使用parallelize创建emptyRDD？

一个

emptyRDD

没有分区

sc.emptyRDD[Int].getNumPartitions
// Int = 0

而以下分区将具有默认数量的无数据分区：

sc.parallelize(Seq[Int]()).getNumPartitions
// Int = 2

我的猜测是，在第一种情况下，任何涉及空RDD的作业都应该更快，因为没有分区将导致根本没有作业被执行

例如，

saveAsTextFile

在第一种情况下不会生成零件文件，但在第二种情况下会生成两个空零件文件

scala> sc.emptyRDD[Int].saveAsTextFile("emptyRDDTest")

scala> sc.parallelize(Seq[Int]()).saveAsTextFile("emptySeqTest")

$ hdfs dfs -ls empty*
Found 1 items
hadoop          0 2017-12-07 02:38 emptyRDDTest/_SUCCESS
Found 3 items
hadoop          0 2017-12-07 02:39 emptySeqTest/_SUCCESS
hadoop          0 2017-12-07 02:39 emptySeqTest/part-00000
hadoop          0 2017-12-07 02:39 emptySeqTest/part-00001