本文主要是介绍69.Spark大型电商项目-用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
普通的map操作
MapPartitions操作
MapPartitions操作的优点
MapPartitions操作的缺点
MapPartitions系列操作建议
本篇文章记录用户访问session分析-算子调优之MapPartitions提升Map类操作性能。
普通的map操作
数据一条一条的操作。
public static JavaPairRDD<String,Row> getSessionid2ActionRDD(JavaRDD<Row> actionRDD){/*** 使用mapToPair处理单条的数据*/return actionRDD.mapToPair(new PairFunction<Row, String, Row>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Tuple2<String, Row> call(Row row) throws Exception {return new Tuple2<String,Row>(row.getString(2),row);}});}
MapPartitions操作
spark中，最基本的原则，就是每个task处理一个RDD的partition。
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；那么function要执行和计算1万次。
但是，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。
MapPartitions操作的缺点
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。
public static JavaPairRDD<String,Row> getSessionid2ActionRDD(JavaRDD<Row> actionRDD){/*** 使用PairPartitions进行数据处理*/return actionRDD.mapPartitionsToPair(new PairFlatMapFunction<Iterator<Row>, String, Row>() {private static final long serialVersionUID = 1L;@Overridepublic Iterator<Tuple2<String, Row>> call(Iterator<Row> iterator) throws Exception {List<Tuple2<String,Row>> list = new ArrayList<Tuple2<String,Row>>();while (iterator.hasNext()){Row row = iterator.next();list.add(new Tuple2<String,Row>(row.getString(2),row));}return list.iterator();}});}
MapPartitions系列操作建议
什么时候比较适合用MapPartitions系列操作，就是说，数据量不是特别大的时候，都可以用这种MapPartitions系列操作，性能还是非常不错的，是有提升的。比如原来是15分钟，（曾经有一次性能调优），12分钟。10分钟->9分钟。
但是也有过出问题的经验，MapPartitions只要一用，直接OOM，内存溢出，崩溃。
在项目中，自己先去估算一下RDD的数据量，以及每个partition的量，还有自己分配给每个executor的内存资源。看看一下子内存容纳所有的partition数据，行不行。如果行，可以试一下，能跑通就好。性能肯定是有提升的。
但是试了一下以后，发现，不行，OOM了，那就放弃吧。
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