一、阶段划分的概念通过前面的学习我们知道RDD转换算子从分区数据是否会重新组合的角度看可分为两类：一类是如map、mapPartitions等，一个分区的数据经过处理后仍然还在同一个分区。

1.1Value型1.1.1map((func)函数作用:返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素*2形成新的RDD1.1.2mapPartitions

Spark核心编程概述一、RDD1.1什么是RDD1.2核心属性1.3执行原理1.4基础编程1.4.1RDD创建1.4.2RDD并行度与分区1.4.3RDD转换算子(重点)Value类型:1）map2)mapPartitions3

SparkAPI详解/大白话解释之map、mapPartitions、mapValues、mapWith、flatMap、flatMapWith、flatMapValues-郭同jet·静心-博客频道-

mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理。

mapPartitions(func)：类似于map,但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T]=>Iterator[U]。

map(func)返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成mapPartitions(func)类似于map，但独立地在RDD的每一个分片（分区）上运行，因此在类型为T的RDD

reduceByKey6.groupByKey7.sortByKey8.cogroup9.join10.LeftOutJoin11.RightOutJoin1.map(func)2.flatMap(func)3.mapPartitions

在spark中，map与mapPartitions两个函数都是比较常用，这里使用代码来解释一下两者区别importorg.apache.spark.

deftopas(df,n_partitions=None):ifn_partitionsisnotNone:df=df.repartition(n_partitions)df_pand=df.rdd.mapPartitions

mapPartitions算子1、首先看下f:Iterator[T]=>Iterator[U],Scala的解释器在解析函数参数(functionarguments)时有两种方式：传值调用（call-by-value

使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次

rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。

今天也要努力学习map与mapPartitions两者的主要区别是作用对象不一样：map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。

前言今天Review了一下同事的代码，发现其代码中有非常多的mapPartitions,问其原因，他说性能比map更好。我说为什么性能好呢？

转自：http://wanshi.iteye.com/blog/2183906rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。

rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。

1、MapPartitions操作的优点：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。

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。顺便打个广告，浪尖开

rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。

从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD单值Value1.map(func)案例：作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成2.mapPartitions

foreachPartition属于action运算操作，而mapPartitions是在Transformation中，所以是转化操作，此外在应用场景上区别是mapPartitions可以获取返回值，

什么是MapPartitions?简单的理解就是以分区为单位的map函数，假如该分区有10000条数据，如果调用map函数的话，每次调用传入一条数据，也就是需要调用10000次。

处理首先先来看一看broadcast的使用代码:valvalues=List[Int](1,2,3)valbroadcastValues=sparkContext.broadcast(values)rdd.mapPartitions

改动一：flatMapandmapPartitions返回iterator对于spark1.5，flatMap和mapPartitions算子返回的是集合，比如list。

//_表示每一个元素mapPartitions(_....)//_表示每个分区的数据组成的迭代器普通的map算子对RDD中的每一个元素进行

文章目录1.map(func)2.mapPartitions(func)尽量使用mapPartitions3.glom4.flatMap(func)map后再扁平化5.filter(func)6.mapPartitionsWithIndex

TransFormation)二、执行算子(Action)一、转换算子(TransFormation)func:functionmap(func)返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成mapPartitions

常用的Transformationmap，filter，flatMap，mapPartitions，mapPartitonsWithIndex，samp

Transformation和Action1、转换操作2、行动操作二、map、flatMap、mapParations、mapPartitionsWithIndex2.1map2.2flatMap3.3mapPartitions3.4mapPartitionsWithIndex

补充算子transformationsmapPartitionWithIndex类似于mapPartitions,除此之外还会携带分区的索引值。repartition增加或减少分区。

mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区的内容作为整体来处理的：defmapPartitions[U:ClassTag](f:Iterator[T]=>Iterator[U

dataFrame.repartition(80)//创建变量//处理数据valartData:RDD[(String,util.List[lang.String])]=dataFrame.repartition(180).rdd.mapPartitions

Mapfilter:objectMap_Operator{defmain(args:Array[String]):Unit={/***创建一个设置Spark运行参数的对象*SparkConf对象可以设置运行模式，设置Application的名称*设置Application执行所需要的资源情况*/valconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName

根据[1]算子作用map应用于RDD中每个元素mapPartitions应用于每个分区根据[2]mapPartitions更容易OOM代码如下://生成10个元素3个分区的rdda，元素值为1~10的整数

原文地址：http://apachesparkbook.blogspot.com/2015/11/mappartition-example.html---mapPartitions()canbeusedasanalternativetomap

对于一些没有用过的函数或者操作，看文字描述总是觉得很晦涩，很难理解，所以学习的时候我比较倾向于先从小例程入手，以便有直观的理解。关于这两个函数网上的介绍很多，但找了很久才找到我认为更方便理解的例程和描述，我把原文1种的例程做了一点修改，并摘录了原文2的文字描述。map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。mapP

RDD使用map方法，有N个数据就加载了N次mapPartitions1:1对应分区R

Transformations算子算子介绍map一对一转换算子filter过滤算子flatMap一生成多转换算子，返回数组mapPartitions每次处理一个分区的数据，效率高sample抽样算子union

RDD优化RDD复用RDD持久化RDD尽可能早的filter操作常规性能调优三：并行度调节常规性能调优四：广播大变量常规性能调优五：Kryo序列化常规性能调优六：调节本地化等待时长2.算子调优算子调优一：mapPartitions

SparkCore基础RDD操作【map,flatMap,mapPartitions,flatMapToPair】org.apache.sparkspark-core_2.112.3.1importorg.apache.spark.SparkConf

mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition(1)map、mapPartitions

函数列表：1、join的使用2、cogroup的使用3、GroupByKey的使用4、map的使用5、flatmap的使用6、mapPartitions的使用7、mapPartit

deftopas(df,n_partitions=None):ifn_partitionsisnotNone:df=df.repartition(n_partitions)df_pand=df.rdd.mapPartitions

在spark当中通常需要对mapPartitions内部进行计算，这样可以在不进行网络传输的情况下，对数据进行局部计算而mapPartitions中的迭代器为Iteratorscala中的Iterator

1、MapPartitions提升Map类操作性能spark中，最基本的原则就是每个task处理一个RDD的partition。

测试例子如下：valrdd1=sc.makeRDD(1to10,2)valrdd2=rdd1.mapPartitions

coalesce（+repartition）业务测试local，不需要去设置分区和并行度的数量2、foreachpartition：大部分的内存：计算、shuffle，设法减少每个partition的数据量3、mapPartitions

举几个常用方法4RDD容错方式5可以解释一下这两段程序的异同吗6说说map和mapPartitions的区别7groupByKey和reduceByKey是属于Transformation还是Action

进行分析的时候几千万的数据量感觉不多但是跑起来非常慢内存溢出OutOfMemory1.然后在有使用map的地方在map之前进行分区repartition2.join会有shuffle产生shuffle也会产生数据溢出3.map也可以换成mapPartitions