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python - 在 pyspark 中使用 foreachPartition() 函数时如何知道当前正在运行哪个分区？

问题描述

我需要将分区保存到每个分区具有不同名称的文本文件中。但是在下面的代码片段下运行时，只有一个文件通过覆盖前一个分区来保存。

def chunks(iterator):
    chunks.counter += 1
    l = (list(iterator))
    df = pd.DataFrame(l,index=None)
    df.to_csv(parent_path+"C"+str(chunks.counter+1)+".txt", header=None, index=None, sep=' ')

chunks.counter=0
sc.parallelize([1,2,3,4,5,6],num_partions).foreachPartition(chunks)

有什么方法可以知道 pySpark 中当前正在运行哪个分区？

标签： pythonapache-sparkpysparkrdd

解决方案

def chunks(lst, n):
    # Yield successive n-sized chunks from the lst...
    for i in (range(0, len(lst), n)):
        yield i, lst[i:i + n]

for (index, values) in chunks(range(0, 1e5), 1e3): # change this to int's as per your need otherwise it will give float error or will write range obj itself..
    with open(f"{parent_path}_C_{index}.txt", "w") as output:
        output.write(str(values)) # converting to str

你甚至可以轻松地将它包装到 joblib 中；）在我看来，我们不需要 PySpark。

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