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，只要执行一次就可以了，性能比较高。MapPartitions操作的缺点：如果是普通的map操作，一次function的执行就处理...
普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作，而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。如果是普通的map算子，假设一个partition有1万条数据，那么map算子中的function要执行1万次，也就是对每个元素进行操作。map 算子 如果是mapPartition算子，由于一个task处理一个RDD的partition，那么一个task只会执行一次...
mapPartitions算子中，一个迭代器包含一个分区中的所有元素，函数一次处理一个迭代器的数据，即一个分区调...
val rdd: RDD[Int]= sc.makeRDD(List(1, -2, 3, 14, 1, -10, -100), 2)//获取每个分区内的最大值//note : f: Iterator[T] => Iterator[U]privateval maxRdd: RDD[Int] =rdd.mapPartitions( iter=> List(iter.max).iterator//获取 iter内最大值,再将最大值转为List,iterator) println(s"...
spark mapPartitions算子是使用堆外内存吗,RDD转换算子map(function)传入的集合元素进行RDD[T]转换defmap(f:T=>U):org.apache.spark.rdd.RDD[U]scala>sc.parallelize(List(1,2,3,4,5),3).map(item=>item*2+"")res1:org.apache.spark.rdd.RDD[String]
[Spark精进]必须掌握的4个RDD算子之mapPartitions算子 第二个mapPartitions:以数据分区为粒度的数据转换 按照介绍算子的惯例,我们还是先来说说 mapPartitions 的用法。mapPartitions,顾名思义,就是以数据分区为粒度,使用映射函数 f 对 RDD 进行数据转换。对于上述单词哈希值计数的例子,我们结合后面的代码,来看看如何使用 ...
一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能 1.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;ok,那么你的function要执行和计算1万次。 但是,使用MapPartitions操作之后,一个task仅仅会执行一次function,function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了,性能比较高。
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1.4 mapPartitions 与map 类似,但函数单独在 RDD 的每个分区上运行, _func_函数的类型为Iterator<T> => Iterator<U>(其中 T 是 RDD 的类型),即输入和输出都必须是可迭代类型。 vallist=List(1,2,3,4,5,6)sc.parallelize(list,3).mapPartitions(iterator=>{valbuffer=newListBuffer[Int]while(iterator.hasN...
mapPartitions算子也存在一些缺点:对于普通的map操作,一次处理一条数据,如果在处理了2000条数据后内存不足,那么可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收掉;但是如果使用mapPartitions算子,但数据量非常大时,function一次处理一个分区的数据,如果一旦内存不足,此时无法回收内存,就可能会OOM,即内存溢出。 因此,mapPartit...