可否让spark算子执行到某一步时，通过某些控制条件，让整个spark程序停止，或者在那一步保存结果到文件？

有这么一个需求：让rdd1执行map（或其他算子），当出现满足条件的情况时，控制整个spark程序停止，或是保存停止结果到文件（优先保存结果到文件），而不继续执行后续步骤，为了提高速度。

 //示例，大概就是这么一个意思：当出现值为5的行，停止程序或是保存结果
 val rdd2 = rdd1.map(x =>{
           if(x==5){
                   //整个spark程序停止，或是保存停止结果到文件
           }   
           ...........
     }
 )

rdd2.count()

有没有什么方法可以实现呢？

没怎么看明白这个问题，如果只是（通过某些控制条件，在某一步保存结果到文件）可以filter需要的条件，并将结果保存。

添加了一个breakable块，看看这样能达到优化条件不

import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
import scala.util.control.Breaks._

val ab= new ArrayBuffer[String]()
var pp=0
rdd1.foreach(aa=>
{
if(aa.contains("条件")){
pp+=1
ab += aa
breakable{
if (pp == 2) {  
println(ab)
   break    
}}}
})

我已经实现了，建立一个累加器，当出现匹配行时，改变累加器的值，并通过在driver中创建线程持续监听累加器的值，从而捕捉到算子内部的变化以中断程序