Я хочу удалить все мусорное ведро и obj папки для принуждения всех проектов восстановить все

Вы можете реализовать RDD, который выполняет генерацию случайных данных параллельно, как в следующем примере.

import scala.reflect.ClassTag
import org.apache.spark.{Partition, TaskContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

// Each random partition will hold `numValues` items
final class RandomPartition[A: ClassTag](val index: Int, numValues: Int, random: => A) extends Partition {
  def values: Iterator[A] = Iterator.fill(numValues)(random)
}

// The RDD will parallelize the workload across `numSlices`
final class RandomRDD[A: ClassTag](@transient private val sc: SparkContext, numSlices: Int, numValues: Int, random: => A) extends RDD[A](sc, deps = Seq.empty) {

  // Based on the item and executor count, determine how many values are
  // computed in each executor. Distribute the rest evenly (if any).
  private val valuesPerSlice = numValues / numSlices
  private val slicesWithExtraItem = numValues % numSlices

  // Just ask the partition for the data
  override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[A] =
    split.asInstanceOf[RandomPartition[A]].values

  // Generate the partitions so that the load is as evenly spread as possible
  // e.g. 10 partition and 22 items -> 2 slices with 3 items and 8 slices with 2
  override protected def getPartitions: Array[Partition] =
    ((0 until slicesWithExtraItem).view.map(new RandomPartition[A](_, valuesPerSlice + 1, random)) ++
      (slicesWithExtraItem until numSlices).view.map(new RandomPartition[A](_, valuesPerSlice, random))).toArray

}

Когда у вас есть это, вы можете использовать его, передавая свой собственный генератор случайных данных, чтобы получить RDD[Int]

val rdd = new RandomRDD(spark.sparkContext, 10, 22, scala.util.Random.nextInt(100) + 1)
rdd.foreach(println)
/*
 * outputs:
 * 30
 * 86
 * 75
 * 20
 * ...
 */

или RDD[(Int, Int, Int)]

def rand = scala.util.Random.nextInt(100) + 1
val rdd = new RandomRDD(spark.sparkContext, 10, 22, (rand, rand, rand))
rdd.foreach(println)
/*
 * outputs:
 * (33,22,15)
 * (65,24,64)
 * (41,81,44)
 * (58,7,18)
 * ...
 */

и конечно, вы можете также легко обернуть его в DataFrame:

spark.createDataFrame(rdd).show()
/*
 * outputs:
 * +---+---+---+
 * | _1| _2| _3|
 * +---+---+---+
 * |100| 48| 92|
 * | 34| 40| 30|
 * | 98| 63| 61|
 * | 95| 17| 63|
 * | 68| 31| 34|
 * .............
 */

Обратите внимание, как в этом случае генерируемые данные различаются каждый раз, когда воздействуют на RDD / DataFrame. Изменяя реализацию RandomPartition для фактического хранения значений вместо генерации их на лету, вы можете иметь стабильный набор случайных элементов, сохраняя при этом гибкость и масштабируемость этого подхода.

Одним из замечательных свойств подхода без сохранения состояния является то, что вы можете генерировать огромный набор данных даже локально. На моем ноутбуке через несколько секунд запустилось следующее:

new RandomRDD(spark.sparkContext, 10, Int.MaxValue, 42).count
// returns: 2147483647