Apache spark 在ApacheSpark中，如何使任务始终在同一台机器上执行？
在其最简单的形式中，RDD只是链式计算的占位符，可以任意安排在任何机器上执行：Apache spark 在ApacheSpark中，如何使任务始终在同一台机器上执行？,apache-spark,rdd,distributed-computing,low-latency,cache-locality,Apache Spark,Rdd,Distributed Computing,Low Latency,Cache Locality,在其最简单的形式中，RDD只是链式计算的占位符，可以任意安排在任何机器上执行： val src=sc.parallelize（0到1000） val rdd=src.mapPartitions{itr=> 迭代器（SparkEnv.get.executorId） } 为了 迭代器（SparkEnv.get.executorId） } 为了
val src=sc.parallelize（0到1000）
val rdd=src.mapPartitions{itr=>
迭代器（SparkEnv.get.executorId）
}
为了
迭代器（SparkEnv.get.executorId）
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