spark算子调优一mapPartitions_大数据培训

发布时间:2021年10月20日作者:atguigu浏览次数:156

算子调优一:mapPartitions

普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作,而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。如果是普通的map算子,假设一个partition有1万条数据,那么map算子中的function要执行1万次,也就是对每个元素进行操作。

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图2-3 map算子

如果是mapPartition算子,由于一个task处理一个RDD的partition,那么一个task只会执行一次function,function一次接收所有的partition数据,效率比较高。

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图2-4 mapPartitions算子

比如,当要把RDD中的所有数据通过JDBC写入数据,如果使用map算子,那么需要对RDD中的每一个元素都创建一个数据库连接,这样对资源的消耗很大,如果使用mapPartitions算子,那么针对一个分区的数据,只需要建立一个数据库连接。

mapPartitions算子也存在一些缺点:对于普通的map操作,一次处理一条数据,如果在处理了2000条数据后内存不足,那么可以将已经处理完的2000条数据从内存中垃圾回收掉;但是如果使用mapPartitions算子,但数据量非常大时,function一次处理一个分区的数据,如果一旦内存不足,此时无法回收内存,就可能会OOM,即内存溢出。

因此,mapPartitions算子适用于数据量不是特别大的时候,此时使用mapPartitions算子对性能的提升效果还是不错的。(当数据量很大的时候,一旦使用mapPartitions算子,就会直接OOM)

在项目中,应该首先估算一下RDD的数据量、每个partition的数据量,以及分配给每个Executor的内存资源,如果资源允许,可以考虑使用mapPartitions算子代替map。

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