Spark 'limit‘不并行运行吗？

Spark的limit操作是用于限制数据集的大小，它并不涉及并行运行。limit操作会返回一个新的数据集，其中包含原始数据集的前n行（n为限制的大小）。这个操作通常用于在开发和调试阶段快速查看数据集的一部分。

在Spark中，并行运行是通过分布式计算框架来实现的，例如使用RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame进行并行处理。这些操作可以通过Spark的调度器和执行引擎自动并行执行，以提高计算效率。

因此，limit操作本身并不涉及并行运行，它只是返回数据集的前n行。如果需要并行处理大规模数据集，可以使用其他Spark操作，如map、filter、reduce等，这些操作会自动并行执行。

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