如何在spark中找到action的job id？

在Spark中，可以通过以下步骤找到action的job id：

1. 首先，需要创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行交互。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("Job ID Example").getOrCreate()

1. 接下来，加载数据或创建RDD（弹性分布式数据集）。

data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

1. 执行一个action操作，例如对RDD进行求和。

sum = rdd.sum()

1. 使用SparkSession的sparkContext属性获取SparkContext对象，并调用其getLocalProperty方法，传入"spark.jobGroup.id"作为参数，以获取当前job的job id。

job_id = spark.sparkContext.getLocalProperty("spark.jobGroup.id")

1. 最后，可以打印或使用job id进行其他操作。

print("Job ID: ", job_id)

需要注意的是，以上代码示例是使用Python编写的，如果使用其他编程语言，可以根据相应的API进行调用。

对于Spark中的action操作，可以参考腾讯云的产品文档，例如腾讯云EMR（弹性MapReduce）产品，提供了基于Spark的大数据处理服务，适用于数据分析、机器学习等场景。具体产品介绍和文档链接如下：

• 产品名称：腾讯云EMR
• 产品介绍：腾讯云EMR是一种大数据处理服务，基于开源的Apache Hadoop和Apache Spark，提供了弹性的计算和存储资源，适用于大规模数据处理、数据分析、机器学习等场景。
• 产品链接：腾讯云EMR

请注意，以上答案仅供参考，具体的技术实现和推荐产品可能因实际情况而异。