你真知道如何高效用mapPartitions吗？
做过一段时间spark的应用开发的小伙伴都会渐渐发现，很没趣，因为都是调API。那么，真的是没趣吗，还是说你本身没有去深入研究呢？通过本文你就会发现自己没成长是哪的问题了。
浪尖会花一段时间在spark的算子原理分析和高性能使用对比方面的分析，并将这些知识放到浪尖的知识星球里。有兴趣的同学扫描底部二维码或者点击阅读原文加入星球。昨天将spark1.6源码阅读视频已经上传到星球里。
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1. mappartition粗介
本问主要想讲如何高效的使用mappartition。
首先，说到mappartition大家肯定想到的是map和MapPartition的对比。网上这类教程很多了，以前浪尖也发过类似的，比如
对比foreach和foreachpartition
主要是map和foreach这类的是针对一个元素调用一次我们的函数，也即是我们的函数参数是单个元素，假如函数内部存在数据库链接、文件等的创建及关闭，那么会导致处理每个元素时创建一次链接或者句柄，导致性能底下，很多初学者犯过这种毛病。
而foreachpartition是针对每个分区调用一次我们的函数，也即是我们函数传入的参数是整个分区数据的迭代器，这样避免了创建过多的临时链接等，提升了性能。
下面的例子都是1-20这20个数字,经过map或者MapPartition然后返回a*3。
2. map栗子
val a = sc.parallelize(1 to 20, 2)
def mapTerFunc(a : Int) : Int = { a*3}
val mapResult = a.map(mapTerFunc)
println(mapResult.collect().mkString(","))3,6,9,12,15,18,21,24,27,30,33,36,39,42,45,48,51,54,57,60
大家通常的做法都是申请一个迭代器buffer，将处理后的数据加入迭代器buffer，然后返回迭代器。如下面的demo。
val a = sc.parallelize(1 to 20, 2)
def terFunc(iter: Iterator[Int]) : Iterator[Int] = {
var res = List[Int]()
while (iter.hasNext) {
val cur = iter.next;
res.::= (cur*3) ;
}
res.iterator
}
val result = a.mapPartitions(terFunc)
println(result.collect().mkString(","))
结果
30,27,24,21,18,15,12,9,6,3,60,57,54,51,48,45,42,39,36,33
注意，3中的例子，会在mappartition执行期间，在内存中定义一个数组并且将缓存所有的数据。假如数据集比较大，内存不足，会导致内存溢出，任务失败。 对于这样的案例，Spark的RDD不支持像mapreduce那些有上下文的写方法。其实，浪尖有个方法是无需缓存数据的，那就是自定义一个迭代器类。如下例：
class CustomIterator(iter: Iterator[Int]) extends Iterator[Int] {
def hasNext : Boolean = {
iter.hasNext
}
def next : Int= {
val cur = iter.next
cur*3
}
}
val result = a.mapPartitions(
v => new CustomIterator(v)
)
println(result.collect().mkString(","))
结果：
3,6,9,12,15,18,21,24,27,30,33,36,39,42,45,48,51,54,57,60
是不是脑洞大开，要多学习的，同志们。
【完】
