java调用spark_spark中的并行方法调用以及传递方法中使用spark会话

让我先告诉大家我对Spark很新 .

我需要在表中处理大量记录，当它通过电子邮件分组时大约是100万 . 我需要根据 individual email 和 update the database based on the logical calculation 的数据集执行多个逻辑计算

我的代码结构大致相似

Initial Data Load ...

import sparkSession.implicits._ var tableData = sparkSession.read.jdbc(,, connectionProperties).select(“email”) . where()

//Data Frame with Records with grouping on email count greater than one

var recordsGroupedBy = tableData.groupBy(“email”) . count() . withColumnRenamed(“count”，“recordcount”) . filter(“recordcount> 1”) . toDF()

现在是使用processDataAgainstEmail()方法对电子邮件进行分组后的处理

recordsGroupedBy.collect().foreach(x=>processDataAgainstEmail(x.getAs("email"),sparkSession))

在这里，我看到foreach没有并行执行 . 我需要并行调用processDataAgainstEmail(，)方法 . 但是，如果我尝试通过做并行化

嗨，我可以通过调用获得一个列表

val emailList =dataFrameWithGroupedByMultipleRecords.select("email").rdd.map(r => r(0).asInstanceOf[String]).collect().toList

var rdd = sc.parallelize(emailList )

rdd.foreach(x => processDataAgainstEmail(x.getAs("email"),sparkSession))

这不受支持，因为我在使用parallelize时无法传递sparkSession .

任何人都可以帮助我，因为在processDataAgainstEmail(，)中将执行与数据库插入和更新相关的多个操作，并且还需要执行spark数据帧和spark sql操作 .

To summerize I need to invoke parallelly processDataAgainstEmail(,) with sparksession

如果不是所有可能通过spark会话，该方法将无法在数据库上执行任何操作 . 我不确定什么是替代方式，因为电子邮件的并行性必须适用于我的方案 .