Spark系列——关于 mapPartitions的误区
前言
今天 Review 了一下同事的代码，
发现其代码中有非常多的 mapPartitions,
问其原因，他说性能比 map 更好。
我说为什么性能好呢？
于是就有了这篇文章
网上推崇 mapPartitions 的原因
-
执行次数变少，速度更快
按照某些文章的原话来说
一次函数调用会处理一个partition所有的数据，而不是一次函数调用处理一条，性能相对来说会高一些。
我想说的是：
一次函数调用会处理一个partition所有的数据，
确实是可以节省你调用函数的那微乎其微的时间开销，
但是这个节省的时间真的太小了，
尤其是对与spark这种框架，
本身就不是用来做毫秒级响应的东西，
甚至硬要扯的话，你引入迭代器，
做迭代器的操作难道就不要消耗时间的么？如果说上面这种说法还有那么一丢丢靠谱的话，
有些说法就真的让我很无语了，
比如说:
如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据；ok， 那么你的function要执行和计算1万次。 但是，使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function， function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高
这种说法如果按照上面的方式来理解其实也是那么一回事，
但是也很容易让一些新人理解为：
map要执行1万次，而 MapPartitions 只需要一次，这速度杠杠的提升了啊
实际上，你使用MapPartitions迭代的时候，还是是一条条数据处理的，这个次数其实完全没变。
mapPartitions 带来的问题
其实就我个人经验来看，
mapPartitions 的正确使用其实并不会造成什么大的问题，
当然我也没看出普通场景 mapPartitions 比 map 有什么优势，
所以 完全没必要刻意使用 mapPartitions
反而，mapPartitions 会带来一些问题。
- 使用起来并不是很方便，这个写过代码的人应该都知道。
当然这个问题并不是不能解决，我们可以写类似下面的代码，
确实也变的和 map 简洁性也差不太多，
恩，我不会告诉你可以尝试在生产环境中用用噢。//抽象出一个函数，以后所有的 mapPartitions 都可以用 def mapFunc[T, U](iterator: Iterator[T], f: T => U) = { iterator.map(x => { f(x) }) } //使用 rdd.mapPartitions(x => { mapFunc(x, line => { s"${line}转换数据" }) }) - 容易造成 OOM，这个也是很多博客提到的问题，
他们大致会写出如下的代码来做测试，
如果你的代码是上面那样，那OOM也就不足为奇了，rdd.mapPartitions(x => { xxxx操作 while (x.hasNext){ val next = x.next() } xxx操作 })
不知道你注意到了没有，mapPartitions 是接受一个迭代器，
再返回一个迭代器的，
如果你这么写代码，就完全没有使用到迭代器的懒执行特性。
将数据都堆积到了内存，
真就变成了一次处理一个partition的数据了，
在某种程度上已经破坏了 Spark Pipeline 的计算模式了。
mapPartitions 到底该怎么用
存在即是道理，
虽然上面一直在吐槽，
但是其确实有存在的理由。
其一个分区只会被调用一次的特性，
在一些写数据库的时候确实很有帮助，
因为我们的 Spark 是分布式执行的，
所以连接数据库的操作必须放到算子内部才能正确的被Executor执行，
那么 mapPartitions 就显示比 map 要有优势的多了。
比如下面这段伪代码
rdd.mapPartitions(x => {
println("连接数据库")
val res = x.map(line=>{
print("写入数据：" + line)
line
})
println("断开数据库")
res
})
这样我就一个分区只要连接一次数据库，
而如果是 map 算子，那可能就要连接 n 多次了。
另外一点就是 mapPartitions 提供给了我们更加强大的数据控制力，
怎么理解呢？我们可以一次拿到一个分区的数据，
那么我们就可以对一个分区的数据进行统一处理，
虽然会加大内存的开销，但是在某些场景下还是很有用的，
比如一些矩阵的乘法。
后记
不管你要使用哪个算子，其实都是可以的，
但是大多数时候，我还是推荐你使用 map 算子，
当然遇到一些map算子不合适的场景，
那就没办法了...
不过就算你是真的要使用 mapPartitions，
那么请记得充分发挥一下 迭代器的 懒执行特性。
