原文：spark中map與mapPartitions區別
在spark中，map與mapPartitions兩個函數都是比較常用，這里使用代碼來解釋一下兩者區別 兩個函數最終處理得到的結果是一樣的 mapPartitions比較適合需要分批處理數據的情況，比如將數據插入某個表，每批數據只需要開啟一次數據庫連接，大大減少了連接開支，偽代碼如下： ...
2018-10-24 22:04 0 8548 推薦指數：
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參考demo：https://github.com/asker124143222/spark-demo 例： ...
作為spark初學者對，一直對map與flatMap兩個函數比較難以理解，這幾天看了和寫了不少例子，終於把它們搞清楚了 兩者的區別主要在於action后得到的值 例子： 上述代碼中，打印結果1、2、3分別如下面三圖 打印結果1 打印結果2 打印 ...
mapPartitions--Transformation類算子 代碼示例 result mapPartitionsWithIndex--Transformation類算子 代碼示例 ...
1.mapPartitions效率比map高 Map（function）的function是針對RDD的所有元素進行操作，有多少個元素就會執行多少次 MapPartition（function）的function是RDD的分區進行操作，有多少個分區就會執行多少次，獨立在每個分區上運行 ...
map()：每次處理一條數據 mapPartition()：每次處理一個分區的數據，這個分區的數據處理完后，原RDD中分區的數據才能釋放，可能導致OOM 當內存空間較大的時候建議使用mapPartition()，以提高處理效率 ...
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map將函數作用到數據集的每一個元素上，生成一個新的分布式的數據集(RDD)返回 map函數的源碼： map將每一條輸入執行func操作並對應返回一個對象，形成一個新的rdd，如源碼中的rdd.map(lambda x: (x, 1) --> ...