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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： ...

mapPartitions--Transformation類算子 代碼示例 result mapPartitionsWithIndex--Transformation類算子 代碼示例 ...

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關鍵字：Spark算子、Spark RDD基本轉換、mapPartitions、mapPartitionsWithIndex mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U ...

一.算子調優之MapPartitions提升Map類操作性能 1.MapPartitions操作的優點： 如果是普通的map，比如一個partition中有1萬條數據；ok，那么你的function要執行和計算1萬次。 但是，使用MapPartitions操作之后，一個task僅僅會執行 ...

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 ...

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) --> ...