在Spark中,mapPartitions是一个转换操作,用于对RDD中的每个分区应用一个函数,返回一个新的RDD。与map操作不同,mapPartitions操作是分区级别的,这意味着函数只会对每个分区的数据进行处理,而不是对每个元素进行处理。 mapPartitions操作可以提高性能,因为它可以减少函数调用的开销。另外,由于函数是在每个分区中运行的,所以...
Int)]=cleanWordRDD.mapPartitions(partition=>{// 注意!这里是以数据分区为粒度,获取MD5对象实例val md5=MessageDigest.getInstance("MD5")val newPartition=partition.map(word=>{// 在处理每一条数据记录的时候,可以复用同一个Partition内的MD5对象md5.digest(word.getBytes).mkString})newPartition})...
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因此,mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候,此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。(当数据量很大的时候,一旦使用mapPartitions算子,就会直接OOM) 在项目中,应该首先估算一下RDD的数据量、每个partition的数据量,以及分配给每个Executor的内存资源,如果资源允许,可以考虑使用mapPartitions算子代替map。
使用mapPartitions val a = sc.parallelize(1to9,3)defdoubleFunc(iter: Iterator[Int]) : Iterator[(Int,Int)] = { var res =List[(Int,Int)]()while(iter.hasNext) { val cur =iter.next; res .::= (cur,cur*2) } res.iterator }
所以在内存有限的情况下,不推荐使用。 四、示例 1、生成一个RDD,并设置2个分区 2、使用map是所有元素加1 3、使用mapPartitions 使所有元素加1 此时,结果是一致的,但mapPartitions运行效率更高。 4、将RDD中的元素倒置 此时可以看到,mapPartitions是按照分区进行运算的。
Map 算子因为类似于串行操作,所以性能比较低,而是 mapPartitions 算子类似于批处 理,所以性能较高。但是 mapPartitions 算子会长时间占用内存,那么这样会导致内存可能 不够用,出现内存溢出的错误。所以在内存有限的情况下,不推荐使用。 2.coalesce和repartition区别 ...
1、MapPartitions提升Map类操作性能 spark中，最基本的原则就是每个task处理一个RDD的partition。MapPartitions操作的优点：如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据，那么function要执行和计算1万次；但是使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一个function，function一次接受所有的partition数据，只要执行一次...
给出一个使用Spark处理数据并将结果写入Redis的Scala代码,用于说明使用mapPartitions的典型场景。 4.1 map示例(反例) importjava.nio.charset.StandardCharsetsimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportredis.clients.jedis.Jedisimportscala.collection.mutable.ListBufferobjectItemInfo2Redis{defmain(args:Array[String])...