在PySpark中尽力重试

Question

假设我有一个RDD，我需要映射一个可能失败的任务

rdd = sc.parallelize([1,2,3])
rdd.map(a_task_that_can_fail)

有没有办法设置火花来尽最大努力运行任务。我希望的行为是：

• 重试任务5次，如果5次后失败，则返回None，如果成功则返回结果

Answer 1

“set spark”到底是什么意思？ python代码怎么样？或者你的意思是失败，如内存不足？

rdd = sc.parallelize([1,2,3, 0])

def try_and_return(x, number_of_trys = 5):
    try_number = 0;
    return_value = None;

    while (try_number < number_of_trys):
        try:
            return_value = 1.0/x
            break
        except ZeroDivisionError:
            try_number += 1
    return return_value


print rdd.map(lambda x: try_and_return(x)).collect()

[1.0,0.5,0.3333333333333333，无]