根据[1]

根据[2]mapPartitions更容易OOM

代码如下:

 //生成10个元素3个分区的rdd a，元素值为1~10的整数（1 2 3 4 5 6 7 8 9 10），sc为SparkContext对象

    val a = sc.parallelize(1 to 10, 3)

    //定义两个输入变换函数，它们的作用均是将rdd a中的元素值翻倍

    //map的输入函数，其参数e为rdd元素值   

    def myfuncPerElement(e:Int):Int = {

           println("e="+e)

           e*2

      }

     //mapPartitions的输入函数。iter是分区中元素的迭代子，返回类型也要是迭代子

    def myfuncPerPartition ( iter : Iterator [Int] ) : Iterator [Int] = {

         println("run in partition")

         var res = for (e <- iter ) yield e*2

          res

    }

    

    val b = a.map(myfuncPerElement).collect

    val c =  a.mapPartitions(myfuncPerPartition).collect

这两个方法的另一个区别是在大数据集情况下的资源初始化开销和批处理处理，如果在myfuncPerPartition和myfuncPerElement中都要初始化一个耗时的资源，然后使用，比如数据库连接。在上面的例子中，myfuncPerPartition只需初始化3个资源（3个分区每个1次），而myfuncPerElement要初始化10次（10个元素每个1次），显然在大数据集情况下（数据集中元素个数远大于分区数），mapPartitons的开销要小很多，也便于进行批处理操作。

另外一个例子是这个

Reference:

[1]spark mapPartition方法与map方法的区别

[2]MapPartition和Map的区别