Spark map与mapPartitions算子源码级深度解析

最新推荐文章于 2025-12-16 08:46:53 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-16 08:46:53 发布 · 906 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#spark #大数据 #分布式

Spark map与mapPartitions算子源码级深度解析

一、核心源码结构差异

1. map算子实现逻辑

def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
   
   
    val cleanF = sc.clean(f)
    new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}

实现特征：

传入函数f类型为T => U，处理单个元素
底层创建MapPa

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

数据大包哥

关注关注

6
点赞
踩
6

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

第22课：Spark性能调优之使用更高性能算子及其源码剖析

大模型与Agent智能体

05-19

1284

第22课：Spark性能调优之使用更高性能算子及其源码剖析Spark性能调优之使用更高性能算子的重要性在于同样的情况下，如果使用更高性能的算子，从算子级别给我们带来更高的效率。Spark现在主推的是DataSet这个API接口，越来越多的算子可以基于DataSet去做，DataSet基于天然自带的优化引擎，理论上讲比RDD的性能更高，DataSet弱点是无法自定义很多功能。平时使用来讲，使用的最基

Spark调优：性能调优、JVM调优、shuffle调优、算子调优、troubleshooting调优、数据倾斜

Big_data_implicit_

12-27

2936

目录一、性能调优 1、分配资源 2、提高spark运行的并行度 3、重构RDD架构以及RDD持久化 4、使用广播变量 5、使用Kryo序列化 6、使用fastutil集合 7、调节数据本地化等待时长(s) 二、JVM调优 1、JVM调优：降低cache操作的内存占比 2、JVM调优：executor堆外内存与连接等待时长三、shuffle性能调优 1、shuffle的原理 2、shuf...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Spark任务计算源码剖析

weixin_45607513的博客

02-21

251

任务计算源码剖析理论指导 Spark在执行任务前期，会根据RDD的转换关系形成一个任务执行DAG。将任务划分成若干个stage。Spark底层在划分stage的依据是根据RDD间的依赖关系划分。Spark将RDD与RDD间的转换分类：ShuffleDependency-宽依赖和NarrowDependency-窄依赖，Spark如果发现RDD与RDD之间存在窄依赖关系，系统会自动将存在窄依赖关...

Spark源码解析之map，mapPartitions,filter

weixin_43218601的博客

11-16

675

map算子和mapPartitions算子以及他们的区别

Spark源码-spark算子-1-构建RDD的算子

m0_37817767的博客

08-16

474

spark源码、spark算子

spark源码分析

LaZY的博客

04-30

767

rdd变换： textfile（）加载文件：返回hadoopRDD（创建HadoopRDD之前，先将hadoopConfiguration进行广播）调用map方法，最终返回MapPartitionsRDD 详细流程：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43093501/article/details/89492421 rdd提交： sparkcontext运行作...

Spark原理分析

qq_41559118的博客

02-13

1793

文章目录前言一、Spark运行1.1核心组件1.2运行流程1.3集群部署模式1.4yarn模式运行机制1.5Spark RPC框架二、SparkContext2.1SparkContext内部组件2.2SparkEnv内部组件2.3SparkContext整体启动流程2.4 三大组件启动流程三、作业执行原理四、shuffle详解4.1Spark Shuffle的两个阶段4.2Spark Shuffle技术演进4.3Hash Shuffle 前言 Spark 原理主要包括：核心组件的运行机制(Master、

spark（4）

郭首志的博客

06-29

309

1. Spark任务运行机制1.1. 一个wordcount中产生了几个rdd // 创建SparkContextval sc: SparkContext = new SparkContext(conf)// 读取数据val file: RDD[String] = sc.textFile(input)// 切分并压平val words: RDD[String] = file.flatMap(_.s...

大数据技术之_19_Spark学习_07_Spark 性能调优 + 数据倾斜调优 + 运行资源调优 + 程序开发调优 + Shuffle 调优 + GC 调优 + Spark 企业应用案例

黑泽君

05-04

2923

大数据技术之_19_Spark学习_07_Spark 性能调优 + 数据倾斜调优 + 运行资源调优 + 程序开发调优 + Shuffle 调优 + GC 调优 + Spark 企业应用案例

spark 源码分析

专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.

09-13

474

spark 一、启动篇 (一) 引子在spark-shell终端执行 val arr=Array(1,2,3,4)val rdd=sc.makeRDD(arr) rdd.collect 以上3行代码构成了一个完整的spark job执行。 (二) 启动篇 shell模式shell模式下启动入口：org.apache.spark.repl. Main submit模式 ...

Spark2.3.2源码解析：算子解析 [ 一 . 概览 ]

张伯毅的专栏

03-11

1482

本章先大体对Spark的算子进行分类, 然后根据分类做具体分析　从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业Action 操作，完成作业中间过程处理。　　　　　Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需...

Spark2.3.2源码解析：算子解析 [ 四 . Action算子　 ]

张伯毅的专栏

03-12

1342

本文讲述的是[ Action算子 ] 分类的算子. 本质上在 Action 算子中通过 SparkContext 进行了提交作业的 runJob 操作，触发了RDD DAG 的执行。一、无输出　　　　22、foreach算子　foreach 对 RDD 中的每个元素都应用 f 函数操作，不返回 RDD 和 Array，而是返回Uint。图22表示 foreach...

Spark RDD算子源码解读

tanglizhe1105的博客

11-02

3561

结合spark1.5.0的RDD源码API及自己一年以来的开发经验，介绍Spark RDD算子的功能、原理及调用方式。

Spark算子[15]：sample、takeSample 源码实例详解

热门推荐

行走的树

12-16

2万+

sample返回一个RDD[T]源码：/** * 返回此RDD的抽样子集。 * @note 这并不能保证提供的只是给定[[RDD]]的分数。 */ def sample( withReplacement: Boolean, fraction: Double, seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] = { requir

Spark的算子的分类

kgars1的博客

10-16

1977

从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类: 1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。　　　Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。 2）Action 行动算子：

Spark的容错机制

2301_80954266的博客

12-15

283

每个RDD在构建数据时，会根据自己来源一步步倒导到数据来源，然后再一步步开始构建RDD数据。问题：如果一个RDD被触发多次，这个RDD就会按照依赖关系被构建多次，性能相对较差，怎么解决？

spark的Kryo 序列化介绍

2301_80954266的博客

12-14

1060

在 Apache Spark 分布式计算框架中，数据传输（例如 shuffle 阶段）和持久化（如将 RDD 缓存到内存或磁盘）都需要对数据进行序列化（将对象转换为字节流）和反序列化（将字节流转换回对象）。序列化/反序列化的效率对 Spark 作业的整体性能有显著影响。Spark 默认使用 Java 的原生序列化机制 (然而，这种机制通常会产生较大的序列化字节流，且序列化和反序列化的速度相对较慢。Kryo是一个快速、高效的 Java 对象序列化框架。

spark的血脉机制