mapPartitions

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
翟开顺·2017-05-07 16:36

查缺补漏--性能算子

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。
mllhxn·2017-04-17 17:05

map flatmap mappartition flatMapToPair四种用法区别

函数一样：对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象最后将所有对象合并为一个对象JavaRDDobjectJavaRDD=lines.flatMap()mappartition:rdd的mapPartitions
dian张·2017-02-18 14:27

mapPartitions各部分执行流程解析

How-to:TranslatefromMapReducetoApacheSparkhttp://blog.cloudera.com/blog/2014/09/how-to-translate-from-mapreduce-to-apache-spark/这篇文章写得很好,为从MR过渡到Spark提供了一个很好的指示.文章wen'zh中间关于如何模仿MR的cleanup()方法,文章给出了解决方案
美伊小公主的奶爸·2016-12-30 12:14

spark：map mapPartitions flatmap

mapmap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。举例：scala>vala=sc.parallelize(1to9,3)scala>valb=a.map(x=>x*2)scala>a.collectres10:Array[Int]=Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9)scala>b.collectr
hxpjava1·2016-12-26 21:18

Spark算子选择策略

摘要1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey2.使用mapPartitions替代普通map3.使用foreachPartitions替代foreach4.使用
chenjieit619·2016-12-01 14:43

RDD mapPartitionsWithIndex 与mapPartitions

定义TransformationMeaningmapPartitions(func)Similartomap,butrunsseparatelyoneachpartition(block)oftheRDD,sofuncmustbeoftypeIterator=>IteratorwhenrunningonanRDDoftypeT.mapPartitionsWithIndex(func)Similar
Woople·2016-10-12 17:12

第45课 Spark 2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等

第45课Spark2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等packagecom.dt.spark200importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportscala.collection.mutable.ArrayBufferobjectDataSet
段智华·2016-09-16 19:41

Spark批量读取Redis数据-Pipeline（Scala）

实验过程中，当数据量还是十万级别的时候，逐个读取Redis并无压力；但当数据量达到千万级别时，问题就油然而生了，即使是使用Spark的mapPartitions也无法解决。
拾毅者·2016-06-26 15:13

Spark批量读取Redis数据-Pipeline（Scala）

实验过程中，当数据量还是十万级别的时候，逐个读取Redis并无压力；但当数据量达到千万级别时，问题就油然而生了，即使是使用Spark的mapPartitions也无法解决。
拾毅者·2016-06-26 15:13

Spark算子：RDD基本转换操作(mapPartitions、mapPartitionsWithIndex)

1、mapPartitions函数定义：defmapPartitions[U](f:(Iterator[T])=>Iterator[U],preservesPartitioning:Boolean=false
Alexkay·2016-04-21 17:44

Spark API 详解/大白话解释 之 map、mapPartitions、mapValues、mapWith、flatMap、flatMapWith、fla...

map(function)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。举例：vala=sc.parallelize(1to9,3)valb=a.map(x=>x*2)//x=>x*2是一个函数，x是传入参数即RDD的每个元素，x*2是返回值a.collect//结果Array[Int]=Array(1,2,3,4
a414129902·2016-03-15 15:53

如何利用Spark提高批量插入Solr的效率

1：利用MapPartitions针对每个分区的数据进行遍历插入，而不是利用Map针对每条数据进行插入原因：当进行插入的时候，需要获取和SolrCloud的连接，如果利用Map针对每条数据进行插入的话，
wl044090432·2016-03-09 11:00

spark中的广播变量broadcast

broadcast的使用代码:val values = List[Int](1,2,3)val broadcastValues = sparkContext.broadcast(values)rdd.mapPartitions
u014393917·2016-02-19 08:00

【Spark Java API】Transformation(1)—mapPartitions、mapPartitionsWithIndex

mapPartitions官方文档描述：ReturnanewRDDbyapplyingafunctiontoeachpartitionofthisRDD.
小飞_侠_kobe·2016-02-01 20:35

spark transform系列__mapPartitions

mapPartitions/mapPartitionsWithIndex这两个transform中:mapPartitions与map的区别是map中是对每个partition中的iterator执行map
hongs_yang·2016-01-31 12:49

spark transform系列__mapPartitions

mapPartitions/mapPartitionsWithIndex这两个transform中:mapPartitions与map的区别是map中是对每个partition中的iterator执行map
u014393917·2016-01-28 17:00

Spark API 详解/大白话解释 之 map、mapPartitions、mapValues、mapWith、flatMap、flatMapWith、flatMapValues

map(function)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。举例：vala=sc.parallelize(1to9,3)valb=a.map(x=>x*2)//x=>x*2是一个函数，x是传入参数即RDD的每个元素，x*2是返回值a.collect//结果Array[Int]=Array(1,2,3,4
guotong1988·2016-01-21 14:12

Spark API 详解/大白话解释 之 map、mapPartitions、mapValues、mapWith、flatMap、flatMapWith、flatMapValues

map(function)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。举例：vala=sc.parallelize(1to9,3) valb=a.map(x=>x*2)//x=>x*2是一个函数，x是传入参数即RDD的每个元素，x*2是返回值 a.collect//结果Array[Int]=Array(1,2,3
guotong1988·2016-01-21 14:00

Spark通过mapPartitions方式加载Json文件，提高文件加载速度

  这几天遇到了需要从hdfs加载json字符串，然后转化成json对象的场景。刚开始的实现方式见如下代码：valloginLogRDD=sc.objectFile[String](loginFile,loadLoginFilePartitionNum) .filter(jsonString=>{ //valloginItem=line.toString().split("\t") //Login
u012684933·2016-01-13 18:00

spark RDD 中 transformation的map、flatMap、mapPartitions、glom详解--（视频笔记）

map通过自定义函数f:T->u将元数据T转换为u，不会将split进行合并flatMap通过自定义函数f:T->u进行数据变换，并将拆分后的小集合合并成一个大集合。mapPartitionsIter=>iter.filter(_>3)作用于整个分区（例如hbase表等）进行操作glom将每个分区生成数组，将泛型RDD转换为RDD[Array]
逸新·2015-12-28 19:00

[spark]Spark算子：RDD基本转换操作(5)–mapPartitions、mapPartitionsWithIndex

mapPartitionsdefmapPartitions[U](f:(Iterator[T])=>Iterator[U],preservesPartitioning:Boolean=false)(implicitarg0:ClassTag[U]):RDD[U]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。如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对
xiewenbo·2015-11-25 19:00

map与mapPartitions

而sc.mapPartitions是按RDD分区进行数据统计处理。
·2015-10-31 11:04

spark小技巧－mapPartitions

与map方法类似，map是对rdd中的每一个元素进行操作，而mapPartitions(foreachPartition)则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。
lsshlsw·2015-09-21 16:00

spark小技巧－mapPartitions

与map方法类似，map是对rdd中的每一个元素进行操作，而mapPartitions(foreachPartition)则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作。
breeze_lsw·2015-09-21 16:00

通过代码实例来说明spark api mapPartitions和mapPartitionsWithIndex的使用

代码片段1：packagecom.oreilly.learningsparkexamples.scala importorg.apache.spark._ importorg.eclipse.jetty.client.ContentExchange importorg.eclipse.jetty.client.HttpClient objectBasicMapPartitions{ defm
u012684933·2015-07-15 16:00

Spark Transformations之mapPartitions

mapPartitions(func)Similartomap,butrunsseparatelyoneachpartition(block)oftheRDD,sofuncmustbeoftypeIterator
幻想vs理想·2015-06-24 20:00

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
luoluowushengmimi·2015-05-19 16:07

spark mapPartition方法与map方法的区别

    rdd的mapPartitions是map的一个变种，它们都可进行分区的并行处理。
顽石·2015-02-06 10:00
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