文件说：
在DStream上应用的任何操作都转换为底层RDD上的操作 . 例如，在先前将行流转换为单词的示例中，flatMap操作应用于行DStream中的每个RDD以生成单词DStream的RDD . 如下图所示 .
我的问题是Dstream中的RDD是否按顺序处理 . 例如，假设您将Dstream放入一个分区：
orders.map(o => (o.buy, 1L)).repartition(1)
在其他工作中，您可以并行执行工作，然后在一个分区中重新分配所有内容，以便按顺序处理它并维护顺序 .
鉴于此，RDDS按间隔进行，我想知道在t2之后到达的RDD是否可以在早先在t0到达的RDD之前进行 .
我只想让我的Dstream维持全球秩序 .
1 回答
在spark中，map，filter，flatMap和coalesce等操作可确保顺序 .
但重新分配并不能保证秩序 .
它在流媒体中的工作方式相同 .
如果要将分区数减少到1，请使用coalesce .