Как запустить независимые преобразования параллельно с помощью PySpark?
Я пытаюсь запустить 2 функции, делая полностью независимые преобразования на одном RDD параллельно, используя PySpark. Какими методами можно сделать то же самое?
def doXTransforms(sampleRDD):
(X transforms)
def doYTransforms(sampleRDD):
(Y Transforms)
if __name__ == "__main__":
sc = SparkContext(appName="parallelTransforms")
sqlContext = SQLContext(sc)
hive_context = HiveContext(sc)
rows_rdd = hive_context.sql("select * from tables.X_table")
p1 = Process(target=doXTransforms , args=(rows_rdd,))
p1.start()
p2 = Process(target=doYTransforms, args=(rows_rdd,))
p2.start()
p1.join()
p2.join()
sc.stop()
Это не работает, и теперь я понимаю, что это не будет работать. Но есть ли альтернативный способ сделать эту работу? В частности, есть ли какие-либо конкретные решения для Python-Spark?