定制新的RDD类

本文深入探讨了Spark中MapPartitionsRDD的实现细节,包括其构造函数参数、分区器设置、依赖清除等关键特性,为理解Spark数据处理流程提供重要参考。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参照MapPartionsRDD的写法:

private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag](
    var prev: RDD[T],
    f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U],  // (TaskContext, partition index, iterator)
    preservesPartitioning: Boolean = false)
  extends RDD[U](prev) {

  override val partitioner = if (preservesPartitioning) firstParent[T].partitioner else None

  override def getPartitions: Array[Partition] = firstParent[T].partitions

  override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[U] =
    f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))

  override def clearDependencies() {
    super.clearDependencies()
    prev = null
  }
}

转载于:https://my.oschina.net/u/778683/blog/2995133

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