我有一个要求，在这里我需要运行spark.sql（“altertableaddpartition”）为众多的列，范围从3000到120000不等，这取决于我的负载，并行计数至少为20个线程。
我试着并行运行循环，如下所示：

(1 to 10).par.foreach( list1Ele =>{ 
                   (1 to 120).par.foreach( list2Ele => { 
                         List("abc","def","efg").par.foreach( list3Ele => { 
                              sparl.sql(s"alter table mySource.myTable drop if exists partition(list1Ele = $list1Ele, list2Ele = '$list2Ele', list3Ele='$list3Ele')")
                              })})})

每次迭代需要15分钟。
第二种方法，我试了一下，似乎是错的如下：
将所有400个alter table命令堆栈到列表（mylist）中，然后，

val myRDD = sc.parallelize(Seq(MyList))
myRDD.map(command => spark.sql(command)).collect

这也是行不通的。请求一些提示。提前谢谢！！
致以最诚挚的问候，
拉胡尔·辛格·巴贾杰