Java sparkmap函数中的异步代码

我想将spark用于MapReduce任务。在map函数中，我使用第三方库进行计算。问题是此库异步工作，类似于：

long id = lib.doJob(inputData); // start async job

然后我可以将侦听器附加到库以获得结果，这就是它的工作方式：

lib.setListener(new Listener() {
    @Override
    public void onDone(long id) {
        Result result = lib.getResult(id); // I can only get result this way
    }
    // ... other progress callbacks
});

所以我的问题是-我如何使用spark的map函数中的库？我想要像这样的东西：

JavaRDD<Result> results = rdd.map(new MapFuntion<Source, Result> {
    public Result call(Source src) {
        long id = lib.doJob(src);
        // ... ?? wait while lib's job is done and get the result
        return result;
    }
}); 

javarddresults=rdd.map（新映射函数）{
公共结果调用（源src）{
long id=lib.doJob（src）；
//等待lib的工作完成并获得结果
返回结果；
}
}); 

就个人而言，我会将此信息反馈给在

mapPartitions

中运行整批的流媒体作业，这将是下一个合理的方法。就个人而言，我会将此信息反馈给在

mapPartitions

中运行整批的流媒体作业，这将是下一个合理的方法。