Spark Transformations之mapPartitions

Stella981
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mapPartitions(func) Similar to map, but runs separately on each partition (block) of the RDD, so func must be of type Iterator => Iterator when running on an RDD of type T.

mapPartitions

mapPartitions是map的一个变种。map的输入函数是应用于RDD中每个元素,而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区,也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。 
它的函数定义为:

def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]

f即为输入函数,它处理每个分区里面的内容。每个分区中的内容将以Iterator[T]传递给输入函数f,f的输出结果是Iterator[U]。最终的RDD由所有分区经过输入函数处理后的结果合并起来的。

举例:

scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala> def myfunc[T](iter: Iterator[T]) : Iterator[(T, T)] = {
    var res = List[(T, T)]() 
    var pre = iter.next while (iter.hasNext) {
        val cur = iter.next; 
        res .::= (pre, cur) pre = cur;
    } 
    res.iterator
}
scala> a.mapPartitions(myfunc).collect
res0: Array[(Int, Int)] = Array((2,3), (1,2), (5,6), (4,5), (8,9), (7,8))

上述例子中的函数myfunc是把分区中一个元素和它的下一个元素组成一个Tuple。因为分区中最后一个元素没有下一个元素了,所以(3,4)和(6,7)不在结果中。
mapPartitions还有些变种,比如mapPartitionsWithContext,它能把处理过程中的一些状态信息传递给用户指定的输入函数。还有mapPartitionsWithIndex,它能把分区的index传递给用户指定的输入函数。

在scala eclipse中运行

package yanan.spark.core.transformations.example

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object TransformationsTest {
  def mapPartitionsFunc[T](iter: Iterator[T]): Iterator[(T, T)] = {
    var res = List[(T, T)]()
    var pre = iter.next
    while (iter.hasNext) {
      val cur = iter.next
      res.::=(pre, cur)
      pre = cur;
    }
    res.iterator
  }
  def mapPartitionsTest(sc: SparkContext) = {
    val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
    a.mapPartitions(mapPartitionsFunc).collect.foreach(println)
  }

  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName(s"Book example: Scala").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    mapPartitionsTest(sc)
    sc.stop()
  }
}

pom.xml文件:

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.yanan.spark_maven</groupId>
    <artifactId>spark1.3.1</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <packaging>jar</packaging>

    <name>spark_maven</name>
    <url>http://maven.apache.org</url>

    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <jackson.version>1.9.13</jackson.version>
        <!-- <spark.version>1.3.1</spark.version> -->
        <spark.version>1.4.0</spark.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>3.8.1</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.10.4</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-mllib_2.10</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <!--<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.10</artifactId> 
            <version>1.3.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> 
            <artifactId>spark-hive_2.10</artifactId> <version>1.3.1</version> </dependency> 
            <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-bagel_2.10</artifactId> 
            <version>1.3.1</version> </dependency>
         <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-graphx_2.10</artifactId>
            <version>1.3.1</version>
        </dependency> -->
        
        <!-- specify the version for json_truple <dependency> <groupId>org.codehaus.jackson</groupId> 
            <artifactId>jackson-core-asl</artifactId> <version>${jackson.version}</version> 
            </dependency> <dependency> <groupId>org.codehaus.jackson</groupId> <artifactId>jackson-mapper-asl</artifactId> 
            <version>${jackson.version}</version> </dependency> -->

    </dependencies>


    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
    <pluginRepositories>
        <pluginRepository>
            <id>scala-tools.org</id>
            <name>Scala-tools Maven2 Repository</name>
            <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
        </pluginRepository>
    </pluginRepositories>

    <repositories>
        <repository>
            <id>cloudera-repo-releases</id>
            <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/repo/</url>
        </repository>
    </repositories>
</project>
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