关于Spark里面的RDD.mappartitions的问题

最新推荐文章于 2024-08-21 18:21:02 发布
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本文探讨了Spark中mappartitions与foreachpartitions的区别，重点解释了mappartitions的执行机制及其如何利用懒加载特性来提高执行效率。
mappartitions的执行效率要比foreachpartitions高，但是对一个同样的RDD，mappartitions里面的call方法为什么不执行呢？这是懒加载的原因，只有在使用mappartitions的结果的时候，它才会真正去调用call方法执行，比如rdd.mappartitions.collect或者rdd.mappartitions.count
org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka010.HasOffse
JasonLee实时计算
01-05 4929
最近有很多同学来问我这个问题,说我的代码啥也没改呀,昨天晚上还运行的好好的,第二天早上再运行就报错了,org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD cannot be cast to org.apache.spark.streaming.kafka010.HasOffsetRanges,怎么都运行不了,这个错相信大家都非常的熟悉,就是一个类型转换异常,从报错上看呢,说...
Spark RDD算子(十一) RDD 分区操作 mapPartitions、mapPartitionsWithIndex、glom
timicai的博客
11-12 336
一、mapPartitions mapPartition可以倒过来理解，先partition，再把每个partition进行map函数 适用场景 如果在映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效。 比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartitions，那么只需要针对每一个分区建立一个connection。 下面的例子 java实现，把每一个元素平方 S
SparkRDD算子--mapPartitions算子
寒暄的博客
07-29 796
语法 val newRdd = oldRdd.mapPartitions(oldSet => {func}) 源码 作用 类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U]。假设有N个元素，有M个分区，那么map的函数的将被调用N次,而mapPartitions被调用M次,一个函数一次处理所有分区。 例子 package com.day1 import org.apache.spar
spark中RDD编程（java）
sgs_sgs_sgs的博客
09-23 3369
要实现自定义分区器，需要继承org.apache.spark.Partitioner类，并实现下面三个方法。（1）numPartitions: Int:返回创建出来的分区数。（2）getPartition(key: Any): Int:返回给定键的分区编号（0到numPartitions-1）。（3）equals():Java 判断相等性的标准方法。这个方法的实现非常重要，Spark需要用这个方法来检查你的分区器对象是否和其他分区器实例相同，这样Spark才可以判断两个RDD的分区方式是否相同。
JavaRDDLike.mapPartitions方法
lzf的博客
01-05 1548
spark java api调用mapPartitions方法的例子如下： package com.dsinpractice.spark.samples.core; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.Java...
pyspark mapPartitions用法
WGS.
11-05 4426
mapPartitions 对一个分区进行操作，如果要实现向map一样的处理，函数里面需要遍历分区中的每一行。 def f(partitionData): for element in partitionData: pass # return updated data df.rdd.mapPartitions(f) +---------------+-----+ | name|bonus| +---------------+-----+ | James,S
Spark之RDD的mapPartitions算子
SX的博客
07-04 5335
mapPartitions 作用是通过向这个RDD的每个分区应用一个函数来返回一个新的RDD。 源码： f: Iterator[T] => Iterator[U] 应用场景：当数据量不太大的时候，可以用mapPartitions，可以提高运行效率 当数据量太大的时候，有可能会发生oom 举例说明： 1.初始化RDD，我们以2个分区的简单RDD如图所示为例 2.我们假设需求是将RDD中的元...
>>> linecount=textFile.count() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2297, in count return self.mapPartitions(lambda i: [sum(1 for _ in i)]).sum() File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2272, in sum return self.mapPartitions(lambda x: [sum(x)]).fold( # type: ignore[return-value] File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2025, in fold vals = self.mapPartitions(func).collect() File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 1814, in collect sock_info = self.ctx._jvm.PythonRDD.collectAndServe(self._jrdd.rdd()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1322, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/errors/exceptions/captured.py", line 169, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 326, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe. : org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/home/hadoop/text.txt at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:304) at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:244) at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:332) at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:208) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$partitions$2(RDD.scala:291) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:287) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:49) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$partitions$2(RDD.scala:291) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:287) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.getPartitions(PythonRDD.scala:55) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$partitions$2(RDD.scala:291) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:287) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2328) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$collect$1(RDD.scala:1019) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112) at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:405) at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:1018) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:193) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:374) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.ClientServerConnection.waitForCommands(ClientServerConnection.java:182) at py4j.ClientServerConnection.run(ClientServerConnection.java:106) at java.lang.Thread.run(Thread.java:750) Caused by: java.io.IOException: Input path does not exist: file:/home/hadoop/text.txt at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:278) ... 34 more >>> linecount=textFile.count() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2297, in count return self.mapPartitions(lambda i: [sum(1 for _ in i)]).sum() File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2272, in sum return self.mapPartitions(lambda x: [sum(x)]).fold( # type: ignore[return-value] File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 2025, in fold vals = self.mapPartitions(func).collect() File "/usr/local/spark/python/pyspark/rdd.py", line 1814, in collect sock_info = self.ctx._jvm.PythonRDD.collectAndServe(self._jrdd.rdd()) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1322, in __call__ File "/usr/local/spark/python/pyspark/errors/exceptions/captured.py", line 169, in deco return f(*a, **kw) File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.9.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 326, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling z:org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe. : org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: file:/home/hadoop/text.txt at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:304) at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.listStatus(FileInputFormat.java:244) at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.getSplits(FileInputFormat.java:332) at org.apache.spark.rdd.HadoopRDD.getPartitions(HadoopRDD.scala:208) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$partitions$2(RDD.scala:291) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:287) at org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD.getPartitions(MapPartitionsRDD.scala:49) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$partitions$2(RDD.scala:291) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:287) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.getPartitions(PythonRDD.scala:55) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$partitions$2(RDD.scala:291) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.rdd.RDD.partitions(RDD.scala:287) at org.apache.spark.SparkContext.runJob(SparkContext.scala:2328) at org.apache.spark.rdd.RDD.$anonfun$collect$1(RDD.scala:1019) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:151) at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope$.withScope(RDDOperationScope.scala:112) at org.apache.spark.rdd.RDD.withScope(RDD.scala:405) at org.apache.spark.rdd.RDD.collect(RDD.scala:1018) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD$.collectAndServe(PythonRDD.scala:193) at org.apache.spark.api.python.PythonRDD.collectAndServe(PythonRDD.scala) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:244) at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:374) at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:282) at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:132) at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79) at py4j.ClientServerConnection.waitForCommands(ClientServerConnection.java:182) at py4j.ClientServerConnection.run(ClientServerConnection.java:106) at java.lang.Thread.run(Thread.java:750) Caused by: java.io.IOException: Input path does not exist: file:/home/hadoop/text.txt at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.singleThreadedListStatus(FileInputFormat.java:278) ... 34 more
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10-14
rdd = spark.sparkContext.textFile(local_file_path) line_count = rdd.count() print(f"文件的行数: {line_count}") spark.stop() ``` #### 系统配置问题 系统可能无法识别 HDFS 文件系统，错把 HDFS 上的文件...
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一、mapPartitions mapPartition可以倒过来理解。先partition，再把每个partition进行map函数 适用场景： 如果再映射的过程中需要频繁创建额外的对象，使用mapPartitions要比map高效的多 比如，将RDD中的所有数据通过JDBC连接写入数据库，如果使用map函数，可能要为每一个元素都创建一个connection，这样开销很大，如果使用mapPartitions，那么只需要针对每一个分区建立一个connection。 案例：把每一个元素平方 Java版本 pu
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通过代码实例来说明spark api mapPartitions和mapPartitionsWithIndex的使用
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代码片段1： package com.oreilly.learningsparkexamples.scala import org.apache.spark._ import org.eclipse.jetty.client.ContentExchange import org.eclipse.jetty.client.HttpClient object BasicMapPartition
pyspark partitionby与mapPartitions并行
l491899327的博客
08-20 4449
pyspark partitionby与mapPartitions并行 在大数据中，算法工程师经常使用spark来进行模型训练，但是基于不同的业务场景和模型的训练时间要求，算法工程师可能需要并行运行某个任务(训练模型) 举个例子:在电商场景中，不同的品类具有不同的时序性，具有不同的表现，工程师可能想将每个品类都运行一个算法，最终汇总看看效果，但是for循环满足不了时间的要求，这时候就可以运用mapPartitions来处理啦 1. 先定义个rdd数据吧 from pyspark import SparkCo
mapPartitions为什么不生效
齐梦星空
03-04 679
mapPartitions是个懒加载程序，只有使用其返回值时才会执行。
pyspark总结
Yvesx的博客
04-18 516
基本数据结构RDD 弹性分布式数据集。既是数据集，又是编程模型（就是python里的对象）。 特点 RDD是数据集 RDD是编程模型，可以调用函数 RDD相互之间有依赖关系。（RDD.xxx()可以生成新的RDD） RDD是可以分区的。RDD的一些方法可以访问HDFS，HDFS是分区的。RDD可以访问很多种数据库。RDD处理非常大的数据集，所以支持分区，是并行的计算框架 pyspark使用方法 pyspark 手册 常用API SparkContext() 入口API，能够创建RDD，设置参数和
PySpark学习笔记—分区操作算子
qq_45151545的博客
10-25 565
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[spark]Spark算子：RDD基本转换操作(5)–mapPartitions、mapPartitionsWithIndex
11-25 1605
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器。
JavaRDD.mapPartitions和javaRdd.foreachPartition讲解
qq_23827347的博客
08-21 692
JavaRDD.mapPartitions和javaRdd.foreachPartition讲解
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