foreachPartition和mapPartitions的区别

spark 面试题 1.Map和MapPartition的区别,foreach和foreachPartition的区别 前者对应的函数一次只计算1条数据,后者一次计算一个分区的数据 使用场景: 前者适于内存有限、分区数据量又特别大的环境。 后者适用内存足够,分区数据量可接受的环境。 优先选择后者,批处理效率更高。 MapPartition是transformation算子,懒加载,有返回值,foreachPartition是action算子无返回值 一般用MapPartition做转换,用foreachParti 阅读详情

目录

1.Transformation与Action
2.foreachPartition 与 mapPartitions
3.

1.Transformation与Action

spark的运算操作有两种类型:分别是Transformation和Action,区别如下:

Transformation:代表的是转化操作就是我们的计算流程,返回是RDD[T],可以是一个链式的转化,并且是延迟触发的。

Action:代表是一个具体的行为,返回的值非RDD类型,可以一个object,或者是一个数值,也可以为Unit代表无返回值,并且action会立即触发job的执行。

Transformation的官方文档方法集合如下

map
filter
flatMap
mapPartitions
mapPartitionsWithIndex
sample
union
intersection
distinct
groupByKey
reduceByKey
aggregateByKey
sortByKey
join
cogroup
cartesian
pipe
coalesce
repartition
repartitionAndSortWithinPartitions

Action的官方文档方法集合介绍如下

reduce
collect
count
first
take
takeSample
takeOrdered
saveAsTextFile
saveAsSequenceFile
saveAsObjectFile
countByKey
foreach

主要区分:
常用的count,collect,saveAsTextFile他们都是属于action类型,结果值要么是空,要么是一个数值,或者是object对象。其他的如map,filter返回值都是RDD类型的,所以简单的区分两个不同之处,就可以用返回值是不是RDD[T]类型来辨别

2.foreachPartition 与 mapPartitions

foreachPartition 官方API

public void foreachPartition(scala.Function1<scala.collection.Iterator<T>,scala.runtime.BoxedUnit> f)

Applies a function f to each partition of this RDD.

Parameters:
f - (undocumented)

从上面方法的返回值是空可以看出foreachPartition应该属于action运算操作,而mapPartitions是在Transformation中,所以是转化操作,此外在应用场景上区别是mapPartitions可以获取返回值,继续在返回RDD上做其他的操作,而foreachPartition因为没有返回值并且是action操作,所以使用它一般都是在程序末尾比如说要落地数据到存储系统中如mysql,es,或者hbase中,可以用它。当然在Transformation中也可以落地数据,但是它必须依赖action操作来触发它,因为Transformation操作是延迟执行的,如果没有任何action方法来触发,那么Transformation操作是不会被执行的,这一点需要注意。

一个foreachPartition例子:

val sparkConf=new SparkConf()
     val sc=new SparkContext(sparkConf)
      sparkConf.setAppName("spark demo example ")
    val rdd=sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5),3)
    
    rdd.foreachPartition(partitons=>{
      // partiton.size 返回具体的值,不能执行这个方法,否则下面的foreach方法里面会没有数据,
      //因为iterator只能被执行一次
      partitons.foreach(line=>{
        //save(line)  落地数据
      })

    })
    
    sc.stop()

一个mapPartitions例子:

     val sparkConf=new SparkConf()
     val sc=new SparkContext(sparkConf)
      sparkConf.setAppName("spark demo example ")
    val rdd=sc.parallelize(Seq(1,2,3,4,5),3)

    rdd.mapPartitions(partiton=>{
      //只能用map,不能用foreach,因为foreach没有返回值
      partiton.map(line=>{
        //save line
      }
      )
    })

    rdd.count()//需要action,来触发执行
    sc.stop()
Spark中的空分区和foreachPartition的执行 有时候,在一个Spark作业中,会出现一些分区没有数据的情况,我们把这样的分区称为空分区。是Spark中的一个操作,它可以对RDD或DataFrame中的每个分区执行自定义的操作。操作不会产生额外的开销,因为空分区的迭代器是空的,函数体不会执行任何操作。是一个Spark操作,用于对RDD或DataFrame中的每个分区执行自定义的操作。空分区的迭代器是空的,因此在对空分区执行。操作时,你会发现只有非空分区的数据被打印出来,而空分区没有任何输出。操作时,可以在每个分区上进行批量操作,提高作业的性能。 阅读详情

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foreach算子对RDD中数据遍历,通过累加器进行计算,没有返回值,是在Driver端执行.(action算子)。 map算子对RDD中数据遍历,通过累加器进行计算,有返回值,在executor端执行.(transformation算子)。 mapPartitions:用于遍历操作RDD中的每一个分区,返回生成一个新的RDD(transformation算子)。 foreachPartition: 用于遍历操作RDD中的每一个分区。无返回值(action算子)。 ...

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yjgithub
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