mapPartitionsWithIndexn
时间: 2024-05-10 21:16:43 浏览: 21
`mapPartitionsWithIndex`是Spark中的一个函数,它可以对RDD中的每个分区进行操作并返回一个新的RDD。与`map`函数不同的是,`mapPartitionsWithIndex`还传递了分区的索引,因此函数可以根据索引来执行不同的操作。
函数签名如下:
```python
def mapPartitionsWithIndex(self, f, preservesPartitioning=False)
```
其中,参数`f`是一个函数,接受两个参数,第一个是分区的索引,第二个是该分区的迭代器。函数返回一个新的迭代器,其中包含对分区中每个元素执行`f`函数后的结果。参数`preservesPartitioning`表示是否保留原始RDD的分区方式。
下面是一个简单的示例,演示了如何使用`mapPartitionsWithIndex`函数来将RDD中每个元素和其所在的分区索引进行拼接:
```python
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6], 3)
def f(partitionIndex, iterator):
yield "partition: %d" % partitionIndex
for x in iterator:
yield "%d-%d" % (x, partitionIndex)
rdd2 = rdd.mapPartitionsWithIndex(f)
rdd2.collect()
```
输出结果为:
```
['partition: 0', '1-0', '2-0', 'partition: 1', '3-1', '4-1', 'partition: 2', '5-2', '6-2']
```
可以看到,返回的新的RDD中包含了每个元素和它所在的分区索引的组合。
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