Como executar transformações independentes em paralelo usando o PySpark?
Estou tentando executar 2 funções fazendo transformações completamente independentes em um único RDD em paralelo usando o PySpark. Quais são alguns métodos para fazer o mesmo?
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()
Isso não funciona e agora entendo que isso não funcionará. Mas existe alguma maneira alternativa de fazer isso funcionar? Especificamente, existem soluções específicas para python-spark?