SparkRDD算子--mapPartitionsWithIndex算子
语法
val newRdd = oldRdd.mapPartitionsWithIndex{case (num, datas) => {func}}
源码
def mapPartitionsWithIndex[U](f : scala.Function2[scala.Int, scala.Iterator[T], scala.Iterator[U]], preservesPartitioning : scala.Boolean = { /* compiled code */ })(implicit evidence$9 : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[U] = { /* compiled code */ }
作用
例子
package com.day1import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object oper {def main(args: Array[String]): Unit = {val config:SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wordCount")// 创建上下文对象val sc = new SparkContext(config)// mapPartitionsWithIndex算子val listRdd:RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10,2)val tupleRdd: RDD[(Int, String)] = listRdd.mapPartitionsWithIndex {case (num, datas) => {datas.map((_, "分区号为:" + num))}}tupleRdd.collect().foreach(println)} }输入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 输出: (1,分区号为:0) (2,分区号为:0) (3,分区号为:0) (4,分区号为:0) (5,分区号为:0) (6,分区号为:1) (7,分区号为:1) (8,分区号为:1) (9,分区号为:1) (10,分区号为:1)
示意图
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