《数据算法Hadoop/Spark》读书笔记2--map与flatMap、mapPartitions对比

本章知识

spark中的共同点为Iterable中的每一项均为RDD

map	一RDD对一RDD
flatMap	输出为可迭代，一行可迭代成多个数据， 每一项迭代成为一个新的RDD，故课对应多RDD
mapPartitions	输入为整个partition，输入为可迭代， 迭代的每一项为原来的每一行（每一个RDD）

1 map与flatMap对比

方法	map(Function f)	flatMap(FlatMapFunction f)
返回类型	static JavaRDD	static JavaRDD
内部function 返回类型	R call(T1 v1)	java.util.Iterator call(T t)
返回RDD数目	与原RDD数目相同	0或多个RDD （Iterator中多个元素即为多个RDD）
描述	对原RDDLike的每一个项进行 function操作，并返回RDD， 该RDD的项的数目等于原项的数目	先map后扁平化
	一对一转换	一对多转换
联系		一对一场合同map

图解如下

2 map与mapPartitions对比

方法	map(Function f)	mapPartitions(FlatMapFunction,R> f)
返回类型	static JavaRDD	static JavaRDD
描述	操作每一行T 假设有n行，进行n次map	操作每一个区 所以输入为Iterator 迭代的每一项同map中的每一行T 假设共n行分布k个区，进行k次mapPartitions 次数少于map 自己实现迭代逻辑，每次迭代项同map中的每一行

3 实验

测试输入数据

1,2,3
44,55,66

3.1 map

JavaRDD<String> mapRes = lines.map(new Function<String, String>() {
    @Override
    public String call(String s) throws Exception {
        String[] tokens = s.split(",");//1,2,3
        return new Integer(tokens[0])*2 +","+ new Integer(tokens[1])*2+","+ new Integer(tokens[2])*2;
    }
});

打印结果

mapRes.foreach(new VoidFunction() {                 
    @Override           
    public void call(String t) throws Exception {
        System.out.println(t);//打印了两行，证明每一行是一个RDD
    }
});

//结果
2,4,6
88,110,132

3.2 flatMap

JavaRDD<String> flatMapRes = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {

    @Override
    public Iterator<String> call(String s) throws Exception {
        String[] tokens = s.split(",");//1,2,3
        String[] r = new String[]{Integer.valueOf(tokens[0])*2+"",Integer.valueOf(tokens[1])*2+"",Integer.valueOf(tokens[2])*2+""};
        return Arrays.asList(r).iterator();
    }
});

flatMapRes 的结果多行证明迭代的每一项为一个RDD

2
4
6
88
110
132

3.3 mapPartitions

JavaRDD<String> mapPar = lines.mapPartitions(new FlatMapFunction<Iterator<String>, String>() {

    @Override
    public Iterator<String> call(Iterator<String> it) throws Exception {

        List<String> list = new ArrayList();

        //输入为iterable
        //在这里并不会执行，因为单纯操作算法并不会执行
        //System.out.println("打印mapPartitions接受的iterator数据，每行为一个it.next()");

        //代码1：输入为整个partition，每一个iterator为每一行，不是行内
        //每一行操作
        while(it.hasNext()){
            String s = it.next();                   
            list.add(s+"test"); //每一行后边+test
            //1,2,3test
            //88,110,132test
        }
        //代码2：不用迭代不是处理的每一行，仅是第一个元素
        //list.add(it.next()+"test");//仅第一个元素即第一行加test
        //1,2,3test
        return list.iterator();
    }
});

4 附录

完整代码见github：
项目https://github.com/whbing/DataAlgorithmsHadoopSpark
中的src/main/java/cn/whbing/spark/dataalgorithms/chap02/TestMethod.java