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在spark中，map与mapPartitions两个函数都是比较常用，这里使用代码来解释一下两者区别 两个函数最终处理得到的结果是一样的 mapPartitions比较适合需要分批处理数据的情况，比如将数据插入某个表，每批数据只需要开启一次数据库连接，大大减少了连接开支，伪代码如下： ...

mapPartitions--Transformation类算子 代码示例 result mapPartitionsWithIndex--Transformation类算子 代码示例 ...

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关键字：Spark算子、Spark RDD基本转换、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U ...

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 ...

map()：每次处理一条数据 mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM 当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率 ...

map将函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码： map将每一条输入执行func操作并对应返回一个对象，形成一个新的rdd，如源码中的rdd.map(lambda x: (x, 1) --> ...