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最佳答案
您需要在作业结束时调用 SparkContext.stop()。但是，如果您想要一些自定义行为，例如确保关闭连接，那么您必须编写自定义代码来实现相同的目的。
调用 SparkContext.stop() 将清理/销毁/释放特定 Spark 作业所占用的所有资源。
还有一个 SparkContext.isStopped，它在 SparkContext 被销毁或正在销毁的过程中返回 true。引用 API Here
关于apache-spark - spark中有没有像hadoop中mapreduce的cleanup函数一样的函数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34853073/
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