RDD的转换Value类型mapPartitions(func) 案例_大数据培训

发布时间:2021年04月12日作者:atguigu浏览次数:580

1.2 mapPartitions(func) 案例

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。

需求:创建一个RDD,使每个元素*2组成新的RDD

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(1)创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

(2)使每个元素*2组成新的RDD

scala> rdd.mapPartitions(x=>x.map(_*2))

res3: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[6] at mapPartitions at <console>:27

(3)打印新的RDD

scala> res3.collect

res4: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8)

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