Spark.read.csv() 是一个关于转换的操作吗

Bill在《Spark权威指南》一书中说，阅读是一种转变，而且是一种狭义的转变，

现在，如果我运行下面的 Spark 代码并尝试查看 Spark UI，我会看到创建的作业df = spark.read.csv("path/to/file")

现在根据我的理解，工作是一个被称为的动作。另外，如果我在读取 CSV 时尝试输入一些选项，我会在 Spark UI 中看到另外一项作业，因此，例如，如果我们运行以下代码，则 Spark UI 中会有 2 个作业df = spark.read.option("inferSchema", "true").csv("path/to/file")

所以我的问题是如果spark.read这是一次转变，为什么它会创造就业机会？

根据您提供的参数，转换（尤其是读取操作）可以以两种方式运行。

1. 延迟评估 --> 仅当调用操作时才会执行
2. 热切评估 --> 将触发作业进行一些初步评估

如果是 read.csv()

• 如果在没有定义模式的情况下调用它并且 inferSchema 被禁用，它会将列确定为字符串类型，并且仅读取第一行来确定名称（如果 heade=True，否则给出默认列名称）和字段数。基本上它执行限制为 1 的收集操作 --> 这就是为什么你可以看到第一个作业

您可以在 Spark UI 中看到下面的 WholeStageCodeGen，如下所示：

您还可以看到如下的物理计划：

• 现在，如果您指定 inferSchema=True，则将首先触发上面的作业，并且将触发另一个作业，该作业将扫描整个记录以确定模式 --> 这就是为什么您能够在 Spark UI 中看到两个作业

For second job , aggregated metrics by executor in Spark UI will lokk like this (highlighted the number of records read):

• 现在，如果您通过向 read.csv() 的“schema”参数提供 StructType() 架构对象来显式指定架构，那么您可以看到此处不会触发任何作业。这是因为，我们已经明确提供了列数和类型，并且 Spark 目录将存储该信息，现在不需要扫描文件来获取该信息。这将在调用操作时延迟验证