mapPartition

mapPartitions函数会对每个分区依次调用分区函数处理，然后将处理的结果(若干个Iterator)生成新的RDDs。
mapPartitions与map类似，但是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高效的过。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。

SparkConf conf = new SparkConf();

       SparkSession session = new SparkSession.Builder()

               .config(conf)

               .appName("RunModifyiedFilm:shengjunyang@maoyan.com").master("local")

               .getOrCreate();

       jsc = new JavaSparkContext(session.sparkContext());

 List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 4, 3, 5, 6, 7);

       JavaRDD<Integer> list = jsc.parallelize(data,2);

       api.testSparkCoreApiMapPartitions(list);

代码一

/**

    * mapPartitions

    * @param rdd

    * 返回JavaRDD

    */

   public void testSparkCoreApiMapPartitions(JavaRDD<Integer> rdd){

       JavaRDD<Integer> mapPartitionsRDD = rdd.mapPartitions(new FlatMapFunction<Iterator<Integer>, Integer>() {

           @Override

           public Iterator<Integer> call(Iterator<Integer> integerIterator) throws Exception {

               int isum = 0;

               LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<Integer>();

               while(integerIterator.hasNext()) {

                   isum += integerIterator.next();

                   linkedList.add(isum);

               }

               return linkedList.iterator();

           }

       });

       System.out.println(mapPartitionsRDD.collect());

   }

分为两个分区，mapPartitions本意和map一样，主要是为了提高加速性能，计算结果：

代码二

JavaRDD<String> list3 = jsc.parallelize(Arrays.asList("a,1","b,2","a,3","b,4"));

        api.testSparkCoreApiGroupByKey(list3);

/**

pair1RDD数据集("a,1"),("b,2"),("a,3"),("b,4")

结果：(a,[(a,1), (a,3)])

    (b,[(b,2), (b,4)])

/

 public static void testSparkCoreApiGroupByKey(JavaRDD<String> rdd) {

        JavaPairRDD<String, Integer> pairRDD = rdd.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {

            @Override

            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {

                String[] st = s.split(",");

                return new Tuple2(st[0], Integer.valueOf(st[1]));

            }

        });

        pairRDD.groupBy(p->p._1()).collect().forEach(p-> System.out.println(p.toString()));

}

最后

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