1.mapPartitions mapPartition可以这么理解，先对RDD进行partition，再把每个partition进行map函数。 下面的例子，将整数转为字符串： package com.cb.spark.sparkrdd;import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.Iterato

mapPartitions def mapPartitions[U](f: (Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false)(implicit arg0: 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

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Iterator scala中的Iterator只能进行一次迭代，使用过后就消失了，所以在mapPartitions中既不能两次遍历 如：一次mapPartitions求最大最小值 val it = Iterator(20, 4

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HBase 1. 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/j

spark中，最基本的原则，就是每个task处理一个RDD的partition。 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。 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

数据：用户，时间，地点 样例： 10001,20190401 14:20:06,2000000001000001000000000004879310002,20190612 00:36:24,0000000100000005000000000018136210002,20190612 01:49:05,00000001000000050000000000181362 需求统计：用户在每个地

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

文章目录 一、Spark中mapPartitions算子详细介绍1、函数介绍语法：功能： 2、代码示例例1例2 3、注意事项 一、Spark中mapPartitions算子详细介绍 上一节我们讲到如何使用map算子对RDD中的数据进行映射处理，但是map函数有个缺点就是不能够批处理，他是每次只处理一个元素，而本节使用的 mapPartitions 进行的类似于批处理，每次