为什么preferredLocations不能在空的Spark集群上强制执行？

在空的Spark集群上强制执行preferredLocations是不可行的，因为preferredLocations是用于指定数据本地性的参数，它用于告诉Spark调度器在执行任务时尽可能将任务分配到与数据所在位置相近的节点上。然而，在空的Spark集群上，没有任何数据分布在节点上，因此无法确定数据的本地性。

Spark集群中的数据通常存储在分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如S3）中，这些数据会被分割成多个分区并分布在不同的节点上。当执行任务时，Spark会尝试将任务分配到与数据所在位置相近的节点上，以减少数据传输的开销，提高性能。

在一个空的Spark集群中，没有数据分布在节点上，因此无法确定数据的本地性。即使指定了preferredLocations参数，Spark调度器也无法将任务分配到特定的节点上，因为没有数据可供参考。因此，在空的Spark集群上强制执行preferredLocations是没有意义的。

总结起来，preferredLocations参数只有在有数据分布在节点上时才能发挥作用，用于指定数据本地性，提高任务执行的效率。在空的Spark集群上，由于没有数据分布，无法确定数据的本地性，因此无法强制执行preferredLocations。