mapPartitions

Spark深入解析（八）：SparkCore之RDD的转换-Value类型

目录map(func)案例mapPartitions(func)案例mapPartitionsWithIndex(func)案例flatMap(func)案例==map()和mapPartition()
老王的小知识·2020-06-29 22:04

Spark--基于分区进行操作

此时可以使用mapPartitions(),mapPartitionsWithIndex(),foreachPartitions()操作每一个分区。
LuciferTM·2020-06-29 12:27

Spark算子调优—基本的算子调优

Spark常见RDD算子调优算子调优一：mapPartitions算子调优二：foreachPartition优化数据库操作算子调优三：filter与coalesce的配合使用算子调优四：repartition
sixgold·2020-06-29 03:20

Spark core 核心算子优化

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。
技术蚂蚁·2020-06-27 00:17

Structed Streaming（Continuous Processing报错）：StreamingQueryException；java.util.NoSuchElementException

问题描述我在查询中使用了udf导致报错，因为目前spark2.4对ContinuousProcessing的查询仅支持投影类(projections)，如select,map,flatMap,mapPartitions
BOUNC3·2020-06-25 15:40

RDD的转换算子（Value类型）

Value类型：map(func)mapPartitions(func)mapPartitionsWithIndex(func)flatMap(func)map()和mapPartition()的区别map
香山上的麻雀·2020-06-22 17:35

Spark常用Transformations算子(一)

mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition(1)map、mapPartitions
CoderJed·2020-04-08 14:33

Spark 算子

=>(x,1))flatMap//合并每个分区中的元素，生成一个新的集合valrdd1=sc.parallelize(1to3,3)rdd1.flatMap(x=>x)//=>Array(1,2,3)mapPartitions
Finok·2020-04-02 16:09

PySpark API使用

rddTransformation操作：用于创建新的RDD（返回类型RDD），eg：map、mapPartitions、Filter、groupBy等.
嘿凤梨·2020-03-23 17:00

Spark性能调优九之常用算子调优

废话不多说，直接进入正文；1.使用mapPartitions算子提高性能mapPartition的优点：使用普通的map操作，假设一个partition中有1万条数据，那么function就要被执行1万次
z小赵·2020-03-05 16:42

Spark API 之 map、mapPartitions、mapValues、flatMap、flatMapValues详解

原文地址：https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/804929331、创建一个RDD变量，通过help函数，查看相关函数定义和例子：>>>a=sc.parallelize([(1,2),(3,4),(5,6)])>>>aParallelCollectionRDD[21]atparallelizeatPythonRDD.scala:475
哈萨K·2020-02-05 21:00

spark优化技巧(四)

算子调优4.1MapPartitions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。
Frank_8942·2020-02-02 12:43

map 和 mapPartitions

map:遍历算子，可以遍历RDD中每一个元素，遍历的单位是每条记录mapPartitions遍历算子，可以改变RDD格式，会提高RDD并行度，遍历单位是partition，也就是在遍历之前它会将一个partition
0_9f3a·2020-01-07 15:32

基于spark实现emd算法

这一过程需借助RDD的mapPartitions方法实现。
藤风·2019-12-20 15:42

Spark Core 性能调优总结

使用mapPartitions,按每个分区计算结果如果每条记录的开销太大，例：rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close}则可以使用
iiiiiiiioooooo·2019-12-15 19:32

spark中的广播变量broadcast

Broadcast处理首先先来看一看broadcast的使用代码:valvalues=ListIntvalbroadcastValues=sparkContext.broadcast(values)rdd.mapPartitions
达微·2019-12-01 19:15

SparkSQL性能优化

使用mapPartitions替代普通map。mapPartitions类的算子，一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数调用处理一条，性能相对来说会高一些。
我在北国不背锅·2019-09-17 17:22

Spark 常用 API

文章目录一、`map`：二、`mapPartitions`三、`mapPartitionsWithIndex`四、`flatMap(func)`五、`glom()`六、`groupBy(func)`七、
丶kino丶·2019-09-15 14:27

Spark 算子调优：MapPartitions+coalesce+foreachPartition+repartition+reduceByKey详解

一.算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能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
Transkai·2019-09-03 15:00

Spark同步数据到线上数据库的一个坑

背景使用PySpark抽取数据同步到数据库时候（例如：clickhouse、mysql等数据库），使用RDD的foreachPartition、mapPartitions或mapPartitionsWithIndex
HaiwiSong·2019-08-23 17:10

周期性清除Spark Streaming流状态的方法

简单的代码描述如下，使用mapWithState()算子：valproductPvStream=stream.mapPartitions(records=>{varresult=newListBuffer
爱是与世界平行·2019-07-07 00:48

【Spark】spark常用算子总结

RDD中的数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素（1进1出）mapPartition：执行结果与map相同，但是可以一次遍历整个patitionmapPartitionWithIndex:类似于mapPartitions
GG(❤ ω ❤)YY·2019-04-15 20:22

Spark算子调优

1、使用mapPartitions或者mapPartitionWithIndex取代map操作，其中mapPartitions和mapPartitionWithIndex的区别在于是否将分区号index
小萌猿·2019-03-23 17:01

Spark常用Transformations算子(一)

mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition(1)map、mapPartitions
张明洋_4b13·2019-03-10 10:30

Spark性能调优---算子调优

一、MapPartitions提升Map类型操作性能Spark中，每个task处理一个RDD的partition。
Johnson8702·2019-03-05 22:46

Spark的transformation和action算子简介

由经过func函数处理后返回值为true的原元素组成flatMap(func)类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0个或多个输出元素，(因此，func函数的返回值是一个seq，而不是单一元素)mapPartitions
兴趣e族·2018-12-29 17:31

Spark常用的transformation算子

1.map和mapPartitionsmap的输入变换函数应用于RDD中所有元素，而mapPartitions应用于所有分区。区别于mapPartitions主要在于调用粒度不同。
兴趣e族·2018-12-21 17:22

Spark 性能调优 算子调优 mappartitions提升效率

Spark最基本的原则就是每个task处理一个RDD的partitionmap操作mapPartitions操作由map转为mapPartitions/***获取sessionid2到访问行为数据的映射的
chixushuchu·2018-12-18 18:05

spark开发中问题记录

1.map和mapPartitions函数的区别：mapPartitions函数和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器。
CYJ_fightman·2018-10-15 20:01

spark开发中问题记录

1.map和mapPartitions函数的区别：mapPartitions函数和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器。
CYJ_fightman·2018-10-15 20:01

spark中的常用算子区别（map、mapPartitions、foreach、foreachPartition）

mapPartitions:用于遍历操作RDD中的每一个分区，返回生成一个新的RDD（transformation算子）。foreachPartition:用于遍历操作RDD中的每一个分区。
老子天下最美·2018-10-14 19:30

Spark优化(六)：使用高性能的算子

使用mapPartitions替代普通map。mapPartitions类的算子，一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数调用处理一条
Winner941112·2018-09-29 17:33

Spark项目实战-实际项目中常见的优化点-算子调优之MapPartitions

一、MapPartitions操作的优点和
Anbang713·2018-09-20 22:05

Spark算子：transformation之mapPartitions、mapPartitionsWithIndex

1、mapPartitions：defmapPartitions[U](f:(Iterator[T])=>Iterator[U],preservesPartitioning:Boolean=false)
cleargy·2018-09-20 15:47

算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能

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。
张博208·2018-09-13 10:09

spark map和mapPartitions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
酱g·2018-09-01 11:53

spark map flatMap flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途

importakka.japi.Function2;importorg.apache.spark.HashPartitioner;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.s
hellozhxy·2018-08-14 19:00

Spark32个常用算子总结

（注：以下截图为windows下运行结果）Transformation：1.mapmap的输入变换函数应用于RDD中所有元素，而mapPartitions应用于所有分区。
Fortuna_i·2018-08-09 14:44

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

本章知识1map与flatMap对比2map与mapPartitions对比3实验3.1map3.2flatMap3.3mapPartitions4附录本章知识spark中的共同点为Iterable中的每一项均为
王小禾·2018-04-19 16:33

spark 基于分区操作 mapPartitions

基于分区对数据进行操作可以让我们避免为每个数据元素进行重复的配置工作。诸如打开数据库连接或者创建随机生成数等操作，都是我们应当避免的为每个元素都配置一遍的工作。Spark提供基于分区的map和foreach，让你的部分代码只对RDD的每个分区运行一次，这样可以帮助降低这些操作的代价。当基于分区操作RDD时，Spark会为函数提供该分区中的元素的迭代器。返回值方面，也返回一个迭代器。Spark提供的
ITrue的天空·2018-04-10 18:05

python 读取各种 文件

使用mapPartitions()来重用解析器读取非结构化的pythonimportjsondata=input.map(lambdax:json.loads(x))读取CSV文件用pythonimportcsvimportStringIO
Cincinnati_De·2018-04-10 17:53

Spark中Transformations、Actions

filter(func)通过选择函数返回true的那些元素来形成，返回一个新的数据集flatMap(func)与map类似，但每个输入项都可以映射到0个或多个输出项（因此函数应该返回一个序列而不是单个项）mapPartitions
聒噪鱼·2018-03-12 11:39

Spark算子之mapPartitions

importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.HashMap;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.Map;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.j
你锋哥真的强·2018-03-05 08:14

Spark中foreachPartition和mapPartitions的区别

阅读更多spark的运算操作有两种类型：分别是Transformation和Action，区别如下：Transformation：代表的是转化操作就是我们的计算流程，返回是RDD[T]，可以是一个链式的转化，并且是延迟触发的。Action：代表是一个具体的行为，返回的值非RDD类型，可以一个object，或者是一个数值，也可以为Unit代表无返回值，并且action会立即触发job的执行。Tran
qindongliang1922·2017-12-25 21:00

spark调优和JVM运行流程

算子继续：MapPartitions:每次处理一个分区数据，常用，经常代替map进行使用，用于调优。调优的作用是减少task的个数。Map每次只处理一条数据，频繁与Mysql进行交互，非常浪费。
Addroc_Sue·2017-12-09 11:30

Spark算子[03]：mapPartitions，mapPartitionsWithIndex 源码实战案例分析

mapPartitions该函数和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器。
生命不息丶折腾不止·2017-11-28 18:35

MapPartition一次oom问题解决

每次跑到MapParititon就会停住看起来是repartition的问题，实际出问题的是之前的mapPartitionexecutor表现：出问题的代码：valprocess_data=data.mapPartitions
走一步·2017-09-13 12:20

Spark中mapPartitions使用

转：http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48627737与map方法类似，map是对rdd中的每一个元素进行操作，而mapPartitions(foreachPartition
绛门人·2017-06-05 14:17

Learning Spark——Spark连接Mysql、mapPartitions高效连接HBase

执行Spark任务免不了从多个数据源拿数据，除了从HDFS获取数据以外，我们还经常从Mysql和HBase中拿数据，今天讲一下如何使用Spark查询Mysql和HBase1.Spark查询Mysql首先，Spark连接Mysql当然需要有Mysql的驱动包，你可以在启动时加上如下命令：bin/spark-shell--driver-class-path/home/hadoop/jars/mysql
Trigl·2017-05-20 16:46

spark RDD算子（十二）之RDD 分区操作上mapPartitions, mapPartitionsWithIndex

mapPartitionsmapPartition可以倒过来理解，先partition，再把每个partition进行map函数，适用场景如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions
挡路人·2017-05-07 16:36
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