如何让sparklyr::spark_apply()产生多个工作进程？

要让sparklyr::spark_apply()产生多个工作进程，可以通过设置Spark的配置参数来实现。具体步骤如下：

1. 首先，确保已经正确安装了Spark和sparklyr包，并且已经连接到了Spark集群。
2. 在sparklyr中，可以使用spark_config()函数来设置Spark的配置参数。使用该函数可以创建一个Spark配置对象。
3. 在创建Spark配置对象后，可以使用config()函数来设置具体的配置参数。对于产生多个工作进程，可以设置以下两个参数：

• spark.executor.instances：指定要启动的Executor实例数量。可以根据需要设置适当的值，以充分利用集群资源。
• spark.executor.cores：指定每个Executor实例使用的CPU核心数量。可以根据集群的CPU资源和任务的需求来设置合适的值。

例如，可以使用以下代码来设置这两个参数：

config <- spark_config()

config$set("spark.executor.instances", "4")

config$set("spark.executor.cores", "2")

1. 设置完配置参数后，可以将配置对象传递给spark_apply()函数的config参数，以便在调用spark_apply()时使用这些配置参数。例如：

spark_apply(df, function(x) { ... }, config = config)

这样，sparklyr将会使用指定的配置参数来启动多个工作进程，以并行处理数据。

需要注意的是，具体的配置参数值需要根据实际情况进行调整，以充分利用集群资源并满足任务需求。另外，还可以根据具体的需求设置其他相关的Spark配置参数，以进一步优化任务的执行效率。

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