Spark_Map与MapPartition 的区别_未完待续

 

参考文章 ：https://www.cnblogs.com/schoolbag/p/9640990.html

 

在Spark中有map和mapPartitions算子，处理数据上，有一些区别

主要区别：

 map是对rdd中的每一个元素进行操作；

 mapPartitions则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作

MapPartitions的优点：

   如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据。ok，那么你的function要执行和计算1万次。

    使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有
的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。如果在map过程中需要频繁创建额外的对象(例如将rdd中的数据通过jdbc写入数据库,map需要为每个元素创建一个链接而mapPartition为每个partition创建一个链接),则mapPartitions效率比map高的多。

SparkSql或DataFrame默认会对程序进行mapPartition的优化。

总结 ：

   MapPartiton 的性能较高

 

MapPartitions的缺点：

（未遇到过mapPartition OOM , 遇到的欢迎评论 !!!）

   如果是普通的map操作，一次function的执行就处理一条数据；那么如果内存不够用的情况下， 比如处理了1千条数据了，那么这个时候内存不够了，那么就可以将已经处理完的1千条数据从内存里面垃圾回收掉，或者用其他方法，腾出空间来吧。
所以说普通的map操作通常不会导致内存的OOM异常。 )

   但是MapPartitions操作，对于大量数据来说，比如甚至一个partition，100万数据，一次传入一个function以后，那么可能一下子内存不够，但是又没有办法去腾出内存空间来，可能就OOM，内存溢出。

总结：

  MapPartition 有可能会导致内存溢出，数据一次获取过多 ！！

 

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