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: ...
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: ...
參考demo:https://github.com/asker124143222/spark-demo 例: ...
mapPartitions--Transformation類算子 代碼示例 result mapPartitionsWithIndex--Transformation類算子 代碼示例 ...
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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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 ...
關鍵字:Spark算子、Spark RDD基本轉換、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U ...
HDFS到HDFS過程 看看map 和flatmap的位置 Flatmap 和map 的定義 map()是將函數用於RDD中的每個元素,將返回值構成新的RDD。 flatmap()是將函數應用於RDD中的每個元素,將返回的迭代器的所有內容構成新的RDD 例子: val ...