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我怀疑,如何在spark应用程序中执行各个阶段.程序员可以定义的阶段执行是否一致,还是由spark引擎派生？

我已经了解了 dataframe 对象上名为 queryExecution 的变量，并在 console 的输出下方找到了。但不确定它如何有帮助。请在控制台中找到输出。

scala> df.queryExecution
res5: org.apache.spark.sql.SQLContext#QueryExecution =
== Parsed Logical Plan ==
Project [_1#0 AS ID#2,_2#1 AS Token4#3]
 LocalRelation [_1#0,_2#1], [[1,a],[2,b]]

== Analyzed Logical Plan ==
ID: int, Token4: string
Project [_1#0 AS ID#2,_2#1 AS Token4#3]
 LocalRelation [_1#0,_2#1], [[1,a],[2,b]]

== Optimized Logical Plan ==
LocalRelation [ID#2,Token4#3], [[1,a],[2,b]]

== Physical Plan ==
LocalTableScan [ID#2,Token4#3], [[1,a],[2,b]]

Code Generation: true

谢谢

在我的基于React的应用程序中,有一个rest API调用,它可以一次性获取整个页面所需的所有数据.响应具有可用于下拉群体的数据.但我不确定如何实现这一目标.每当选择下拉值时,我正在发出新请求.请建议我如何有效地实施它,而不会进行多次不必要的休息呼叫.

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我想上传一个非常大的文件，它的大小可以是1 GB。是否可以将其上传或下载到/从 SFTP 服务器？我正在使用 JSch 库。