（一）map 和 mapPartitions

map 操作：对 RDD 中的每个元素进行操作，一次处理一条数据
mapPartitions 操作：对 RDD 中每个 partition 进行操作，一次处理一个分区的数据

所以：

map 操作：执行 1 次 map算子只处理 1 个元素，如果 partition 中的元素较多，假设当前已经处理了 1000 个元素，在内存不足的情况下，Spark 可以通过GC等方法回收内存（比如将已处理掉的1000 个元素从内存中回收）。因此， map 操作通常不会导致OOM异常；
mapPartitions 操作：执行 1 次map算子需要接收该 partition 中的所有元素，因此一旦元素很多而内存不足，就容易导致OOM的异常，也不是说一定就会产生OOM异常，只是和map算子对比的话，相对来说容易产生OOM异常
不过一般情况下，mapPartitions 的性能更高；初始化操作、数据库链接等操作适合使用 mapPartitions操作
这是因为：
假设需要将 RDD 中的每个元素写入数据库中，这时候就应该把创建数据库链接的操作放置在mapPartitions 中，创建数据库链接这个操作本身就是个比较耗时的，如果该操作放在 map 中执行，将会频繁执行，比较耗时且影响数据库的稳定性。
map 和mapPartition代码区别

object MapPartitionScala {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf()conf.setAppName("CheckpointOpScala").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)//设置分区数量为2val  dataRdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5),2)
//    val sum =dataRdd.map(item=>{
//      println("=======")
//      item*2
//    }).reduce(_+_)//mapParition一次处理一个分区的数据val sum  = dataRdd.mapPartitions(it=>{println("=======")val result = new ArrayBuffer[Int]()it.foreach(item=>{result.+=(item*2)})result.toIterator}).reduce(_+_)print("sum:"+sum)sc.stop()}
}

建议针对初始化链接之类的操作，使用mapPartitions，放在mapPartitions内部
例如：创建数据库链接，使用mapPartitions可以减少链接创建的次数，提高性能
注意：创建数据库链接的代码建议放在次数，不要放在Driver端或者it.foreach内部
数据库链接放在Driver端会导致链接无法序列化，无法传递到对应的task中执行，所以
数据库链接放在it.foreach()内部还是会创建多个链接，和使用map算子的效果是一样

（二）foreach 和 foreachPartition

foreach：一次处理一条数据
foreachPartition：一次处理一个分区的数据
foreachPartition的特性和mapPartitions 的特性是一样的，唯一的区别就是
mapPartitions 是 transformation 操作（不会立即执行），foreachPartition是 action 操作（会立即执行）
代码实现：

object ForeachPartitionOpScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("ForeachPartitionOpScala")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
//设置分区数量为2
val dataRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5),2)
//foreachPartition：一次处理一个分区的数据，作用和mapPartitions类似
//唯一的区是mapPartitions是transformation算子，foreachPartition是action算子
dataRDD.foreachPartition(it=>{
//在此处获取数据库链接
println("===============")
it.foreach(item=>{
//在这里使用数据库链接
println(item)
})
//关闭数据库链接
})
sc.stop()
}
}

（三）repartition的使用

对RDD进行重分区，repartition主要有两个应用场景：

可以调整RDD的并行度
针对个别RDD，如果感觉分区数量不合适，想要调整，可以通过repartition进行调整，分区调整了之后，对应的并行度也就可以调整了
可以解决RDD中数据倾斜的问题
如果RDD中不同分区之间的数据出现了数据倾斜，可以通过repartition实现数据重新分发，可以均匀分发到不同分区中

代码实现：Repatition的使用

object RepartitionOpScala {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setAppName("RepartitionOpScala")
.setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
//设置分区数量为2
val dataRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5),2)
//重新设置RDD的分区数量为3，这个操作会产生shuffle
//也可以解决RDD中数据倾斜的问题
dataRDD.repartition(3)
.foreachPartition(it=>{
println("=========")
it.foreach(println(_))
})
//通过repartition可以控制输出数据产生的文件个数
dataRDD.saveAsTextFile("hdfs://bigdata01:9000/rep-001")
dataRDD.repartition(1).saveAsTextFile("hdfs://bigdata01:9000/rep-002")
sc.stop()
}
}