特别大的数据，怎么发送到excutor中?

　　发送大量数据到执行器(Executor)通常需要一些分布式计算框架或数据处理工具。对于大数据处理，Apache Spark是一个非常流行的选择，它支持分布式处理和并行计算。

　　在Spark中，可以使用不同的方式将数据发送到Executor中，其中最常见的方式是使用Spark的RDD(Resilient Distributed Dataset)或DataFrame。接下来笔者将演示下如何将Spark数据发送到Executor中。

　　假设我们已经有一个SparkSession对象spark和一些大数据，我们将展示如何使用Spark的RDD来发送数据到 Executor中。

　　首先，假设我们有一个数据集，比如一个文本文件：

# 创建 SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataSendingExample").getOrCreate()

# 假设你有一个文本文件
file_path = "path/to/your/data.txt"

# 读取文本文件并创建 RDD
data_rdd = spark.sparkContext.textFile(file_path)

　　现在，data_rdd是一个包含我们数据的RDD对象。接下来，如果我们想要在Executor中处理这些数据，可以使用Spark的转换和操作，比如map、filter等，例如：

# 对数据进行转换操作，比如筛选出特定内容
filtered_data = data_rdd.filter(lambda line: "特定内容" in line)

# 对筛选后的数据进行一些操作
result = filtered_data.map(lambda line: some_processing_function(line))

# 执行操作并将结果收集回驱动程序（Driver）
results_collected = result.collect()

　　在上述代码中，filter和map是转换操作，它们将在Executor中并行处理数据。最后，collect()操作将结果收集回驱动程序(Driver)，我们可以在驱动程序中进一步处理结果或者进行其他操作。

　　值得注意的是，Spark使用惰性求值，只有在遇到动作操作(如 collect()、count() 等)时才会触发实际的计算。

　　这只是Spark中使用RDD处理数据的简单示例。如果我们有更复杂的需求或者使用DataFrame、Spark SQL等其他功能，我们可以根据具体情况调整代码。