Spark RDD算子之foreachPartition

IreneByron

于 2021-03-04 22:57:26 发布

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分类专栏：大数据文章标签： spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/IreneByron/article/details/114380031

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本文探讨了在Spark中处理大量数据时如何优化数据库连接的问题。通过使用foreachPartition替代foreach方法，可以显著减少数据库连接的创建次数，从而提升整体性能。

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首先，看如下代码

ds.foreachRDD(
    rdd =>{
        // 此处属于rdd外，在driver端执行
        //driver和executor数据传输需要序列化
        rdd.foreach{
            // rdd里面，在executor执行
            case( (a,b) =>{
                val conn: Connection = JDBCUtil.getConnection
                conn.close()
            })
        }
    }
)

在如上代码情况下，rdd中每一条数据处理时都会创建连接，有问题。

但是如果放在foreach外面，因为foreach是RDD的算子，算子之外的代码是在Driver端执行，算子内的代码是在Executor端执行，这样涉及闭包操作。这样需要将Driver端的数据传递到Executor端，需要将数据序列化。但是数据库的连接对象是不能被序列化的。

此时可以用foreachPartition。

foreachPartition算子会以一个分区为单位进行数据处理。

代码改为如下：

ds.foreachRDD(
      rdd => {
        rdd.foreachPartition(
          iter => {
            val conn = JDBCUtil.getConnection
            iter.foreach {
              case (a,b) => {

              }
            }
            conn.close()
          }
        )
    }
)

此时foreachPartition在每一个分区创建一个数据库连接，性能得到提高。