Spark map、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex算子的区别和使用

map

• 将RDD中的元素按照指定的函数规则一 一映射，形成新的RDD。

函数签名

代码示例

val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5),2)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.map(_*2)
newRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()

mapPartitions

• 以分区为单位对RDD中的元素按照指定函数规则进行映射。

函数签名

代码示例

val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.mapPartitions(datas => {
    
    
  datas.map(_ * 2)
})
newRDD.foreach(println)
sc.stop()

mapPartitionsWithIndex

• 带分区编号的mapPartitions。

函数签名

代码示例

val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8), 4)
// 第二个分区元素*2，其他分区元素不变
val newRDD: RDD[Int] = rdd.mapPartitionsWithIndex {
    
    
  (index, datas) => {
    
    
    index match {
    
    
      case 1 => datas.map(_ * 2)
      case _ => datas
    }
  }
}
newRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()

三者的区别

• map每次处理一条数据。
• mapPartitions每次处理一个分区的数据，只有当前分区的数据处理完毕后，原RDD分区中的数据才会释放，有可能导致OOM。
• mapPartitionsWithIndex每次处理一个分区的数据，同mapPartitions，但是不同的是，mapPartitionsWithIndex带有原RDD分区编号，当我们想要只处理某一个分区的数据时，可以使用此算子。

使用场景

• mapPartitons适合在空间内存较大的情况下或者频繁连接数据库时使用，以提高处理效率。
• map适用于内存较小的情况。
• mapPartitionsWithIndex同mapPartitions，但是可以更加方便的操作指定分区的数据。