版本：Apache spark 1.6.0

一、源码说明

1、map

// Transformations (return a new RDD)

/**
 * Return a new RDD by applying a function to all elements of this RDD.
 */
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
  val cleanF = sc.clean(f)
  new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}

2、mapPartitions

/**
 * Return a new RDD by applying a function to each partition of this RDD.
 *
 * `preservesPartitioning` indicates whether the input function preserves the partitioner, which
 * should be `false` unless this is a pair RDD and the input function doesn't modify the keys.
 */
def mapPartitions[U: ClassTag](
    f: Iterator[T] => Iterator[U],
    preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] = withScope {
  val cleanedF = sc.clean(f)
  new MapPartitionsRDD(
    this,
    (context: TaskContext, index: Int, iter: Iterator[T]) => cleanedF(iter),
    preservesPartitioning)
}

二、对比

1、举例

现在有10个分区，共1000条数据，假设每个分区的数据=1000/10=100条，分别使用map和mapPartition遍历。

(1)、使用map(func())遍历

现在，当我们将map（func）方法应用于rdd时，func（）操作将应用于每一行，在这种情况下，func（）操作将被调用1000次。即在一些时间关键的应用中会耗费时间。

(2)、使用mapPartition(func())遍历

如果我们在rdd上调用mapPartition（func）方法，则func（）操作将在每个分区上而不是在每一行上调用。在这种特殊情况下，它将被称为10次（分区数）。通过这种方式，你可以在涉及时间关键的应用程序时阻止一些处理。

2、mapPrtition的优势

(1)机器学习应用程序，特别是深度学习应用程序 - 使用矢量化时，执行比简单for循环要好上百倍。mapPartitions将帮助您使用矢量化。一般来说，你的性能提高300倍+（这不是百分比，是300倍）

(2)连接创建和清理任务很昂贵，每个元素都会使代码效率低下。这适用于数据库或其他连接。但是使用mapPartitions，你可以只对整个分区执行一次init / cleanup循环。

(3)一般来说，JVM带有乱序执行（它将完全使用CPU并使你的代码运行得更快），JVM需要分析你的代码，并且必须重写你的代码。使用mapPartitions，JVM可以更好地进行分析优化（与分析调用函数相比，它可以分析/优化简单代码）

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(4)对于map （），CPU需要每次调用lambda函数（以arg形式传递以进行映射），这会带来10-15ns的开销，并导致CPU寄存器刷新并再次加载（堆栈指针，基址指针和指令指针）

3、与mapPartitions相比，map有什么用处？

(1)更简单的API，易于编码和易于理解，可以直接使用为List / Array / Map编写的现有函数

(2)功能性编程遗留下来的贡献很小。

参考：

https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-a-map-and-mapPartitions-in-Spark
https://stackoverflow.com/questions/21185092/apache-spark-map-vs-mappartitions

[Spark进阶]--map vs mapPartitions