在提供给map（）方法的闭包中，没有可用的元数据/执行上下文信息。
你可能想要的是

mapPartitionsWithContext

Similar to mapPartitions, but allows accessing information about the processing state within the mapper

然后你可以做一些像

import org.apache.spark.TaskContext
def myfunc(tc: TaskContext, iter: Iterator[Int]) : Iterator[Int] = {
  tc.addOnCompleteCallback(() => println(
    "Partition: "     + tc.partitionId +
    ", AttemptID: "   + tc.attemptId   +
    ", Interrupted: " + tc.interrupted))

  iter.toList.filter(_ % 2 == 0).iterator
}
a.mapPartitionsWithContext(myfunc).collect

更新以前的解决方案不提供hdfs文件名。您可能需要执行以下操作：
创建扩展fileinputformat的自定义inputformat
创建一个定制的recordreader，为每一行输出与inputsplit关联的文件，然后输出每一行的实际值
在sparkMap器中，您将解析出现在包含hdfs文件名的第一个字段，Map器的其余部分保持不变