spark算子---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(function arguments)时有两种方式：

• 传值调用（call-by-value）：先计算参数表达式的值，再应用到函数内部；
• 传名调用（call-by-name）：将未计算的参数表达式直接应用到函数内部

在进入函数内部前，传值调用方式就已经将参数表达式的值计算完毕，而传名调用是在函数内部进行参数表达式的值计算的。

这就造成了一种现象，每次使用传名调用时，解释器都会计算一次表达式的值。

object Test {
   def main(args: Array[String]) {
        delayed(time());
   }

   def time() = {
      println("获取时间，单位为纳秒")
      System.nanoTime
   }
   def delayed( t: => Long ) = {
      println("在 delayed 方法内")
      println("参数： " + t)
      t
   }
}

以上实例中我们声明了 delayed 方法， 该方法在变量名和变量类型使用 => 符号来设置传名调用。执行以上代码，输出结果如下：

$ scalac Test.scala 
$ scala Test
在 delayed 方法内
获取时间，单位为纳秒
参数： 241550840475831
获取时间，单位为纳秒

实例中 delay 方法打印了一条信息表示进入了该方法，接着 delay 方法打印接收到的值，最后再返回 t。

高阶函数

    //===============高阶函数start====================
    /**
     * 高阶函数
     * Scala允许定义高阶函数。它是将其他函数作为参数或其结果是函数的函数。
     * 尝试以下示例程序，apply()函数接受另一个函数f和值v，并将函数f应用于v。
     * 调用：  println( apply( layout, 10) )
     */
     def apply(f: Int => String, v: Int) = f(v)
     def layout[A](x: A) = "[" + x.toString() + "]"
     //===============高阶函数end====================

再来看mapPartitions算子

调用

传入的又是一个匿名函数

二、map与mapPartitions的区别

• map: 比如一个partition中有1万条数据；那么你的function要执行和计算1万次。

• MapPartitions: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。

MapPartitions的缺点：一定是有的。

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。