Scala 确定/启用spark中的并行性

我已经开发了一个scala应用程序，并从中获得了几乎正确的结果。但我不确定我的代码是否利用了spark并行性

我以独立模式运行spark，有两个虚拟工作者，每个虚拟工作者有2个内核和2G内存

下面是应用程序的代码片段：

RDD的初始化：

for(i <- 0 to limit-1){
    data+=new MyClass(dimension_limit) with Serializable
}
var example_rdd = sc.parallelise(data)

下面是来自历史记录服务器的作业快照

这是舞台细节：

请帮助我确定我的代码是否并行运行；如果不是，我的实现中会出现什么问题

var temp_rdd: RDD[MyClass] = sc.emptyRDD[MyClass]
temp_rdd = example_rdd

var updated_rdd: RDD[MyClass] = sc.emptyRDD[MyClass]

for(i <- 0 to no_of_iterations-1){
 updated_rdd = temp_rdd.map{ x => updation_function(x)} 
 updated_rdd.count() // to trigger the map
 temp_rdd = updated_rdd
}

def update_function(x: MyClass): MyClass{
  x.property1 = "value"
  .
  .
  .
 //all updations
  return x
}