它的发生是由于Python的后期绑定，而不是特定于（Py）Spark的。
i将在
lambda p : int(p) +i使用时（而不是在定义时）查找。通常，它是指何时调用它，但在此特定上下文中，它是序列化发送给工作人员的时间。
您可以例如执行以下操作：
def f(i): def _f(x): try: return int(x) + i except: pass return _fdata = sc.parallelize(["1", "2", "3"])splits = [data.map(f(i)) for i in range(4)][rdd.collect() for rdd in splits]## [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5], [4, 5, 6]]
