火花可重复/确定性结果

Question

我正在运行下面的Spark代码（基本上是作为MVE创建的），它执行以下操作：

1. 阅读实木复合地板和限额
2. 分区依据
3. 加入
4. 过滤器

我正在努力理解为什么我在joined数据框中得到不同数量的行，即每次运行应用程序后，在第3阶段之后的数据框中。为什么会这样？

我认为不应该发生的原因是limit是确定性的，因此每次相同的行应位于分区数据帧中，尽管顺序不同。在联接中，我将联接完成分区的字段。我期望分区中具有成对的每种组合，但是我认为每次都应等于相同的数量。

 def main(args: Array[String]) {

    val maxRows = args(0)

    val spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
    val windowSpec = Window.partitionBy("epoch_1min").orderBy("epoch")

    val data = spark.read.parquet("srcfile.parquet").limit(maxRows.toInt)
    val partitionDf = data.withColumn("row", row_number().over(windowSpec))
    partitionDf.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
    logger.debug(s"${partitionDf.count()} rows in partitioned data")

    val dfOrig = partitionDf.withColumnRenamed("epoch_1min", "epoch_1min_orig").withColumnRenamed("row", "row_orig")
    val dfDest = partitionDf.withColumnRenamed("epoch_1min", "epoch_1min_dest").withColumnRenamed("row", "row_dest")

    val joined = dfOrig.join(dfDest, dfOrig("epoch_1min_orig") === dfDest("epoch_1min_dest"), "inner")
    logger.debug(s"Rows in joined dataframe ${joined.count()}")

    val filtered = joined.filter(col("row_orig") < col("row_dest"))
    logger.debug(s"Rows in filtered dataframe ${filtered.count()}")

  }

Answer 1

1. 如果启动新的应用程序，可能会发生基础数据更改。
2. [否则，就像在RDBMS上使用ANSI SQL一样使用Spark SQL，当不使用ORDER BY时，不能保证数据的顺序。因此，您不能以不同的Executor评估假定处理将是相同的（无排序/排序）。