跨 Spark 集群分发 FlatMap

如何解决跨 Spark 集群分发 FlatMap

我不知道这是可能的，不可能的，或者只是一个可以更好的旧设计。

我在 databricks spark 集群上运行 sparkler 作为 spark-submit 作业，它在代码中到达 this point

val fetchedRdd = rdd.map(r => (r.getGroup,r))
        .groupByKey()
        .flatMap({ case (grp,rs) => new FairFetcher(job,rs.iterator,localFetchDelay,FetchFunction,ParseFunction,OutLinkFilterFunction,StatusUpdateSolrTransformer) })
        .persist()

这基本上是获取 RDD，然后在每个 RDD 上运行基于 Web 的爬网并返回结果。但是当Spark执行它时，它会在驱动程序节点上运行所有的爬取，并且不分发它们。

这些测试中的关键是非常静态的，所以我也尝试过强制分区计数（每个节点集群 16 核上 50 个）并重新分区，但每次所有作业都被安排在一个节点上运行。

如何更好地分配任务？因为RDD中数据的处理不是瓶颈，爬取数据的获取是瓶颈，但在代码分配到节点后发生。