Spark如何在randomSplit中跟踪拆分？

Question

这个问题解释了Spark的随机拆分是如何工作的，Sparks RDD.randomSplit实际上是如何拆分RDD的，但是我不明白Spark 如何跟踪哪些值进入了一个拆分，以便那些相同的值不会进入第二个拆分。

如果我们看一下randomSplit的实现：

def randomSplit(weights: Array[Double], seed: Long): Array[DataFrame] = {
 // It is possible that the underlying dataframe doesn't guarantee the ordering of rows in its
 // constituent partitions each time a split is materialized which could result in
 // overlapping splits. To prevent this, we explicitly sort each input partition to make the
 // ordering deterministic.

 val sorted = Sort(logicalPlan.output.map(SortOrder(_, Ascending)), global = false, logicalPlan)
 val sum = weights.sum
 val normalizedCumWeights = weights.map(_ / sum).scanLeft(0.0d)(_ + _)
 normalizedCumWeights.sliding(2).map { x =>
  new DataFrame(sqlContext, Sample(x(0), x(1), withReplacement = false, seed, sorted))
}.toArray
}

我们可以看到它创建了两个共享相同sqlContext并带有两个不同Sample（rs）的DataFrame。

这两个DataFrame如何相互通信，以便第一个值不包含在第一个值中？

数据是否被提取两次？（假设sqlContext从数据库中选择，选择是否被执行两次？）。

Answer 1

它与对RDD进行采样完全相同。

假设您具有权重数组(0.6, 0.2, 0.2)，Spark将为每个范围生成一个DataFrame (0.0, 0.6), (0.6, 0.8), (0.8, 1.0)。

当需要读取结果DataFrame时，Spark会越过父DataFrame。对于每个项目，生成一个随机数，如果该数字落在指定范围内，则发出该项目。所有子DataFrame共享相同的随机数生成器（技术上，具有相同种子的不同生成器），因此随机数序列是确定性的。

对于最后一个问题，如果您没有缓存父DataFrame，则每次计算输出DataFrame时都会重新获取输入DataFrame的数据。