Spark中的元素和分区有什么区别？
Spark中的元素和分区有什么区别？
我尝试过使用谷歌搜索，但找不到答案。\n引用自Apache Spark: map vs mapPartitions?\n
\nRDD的map和mapPartitions有什么区别？\nmap在元素级别使用函数，而\nmapPartitions在分区级别使用函数。\n
\n在这种情况下，元素级别是什么意思？它只是一个单独的行吗？
在Spark中，element（元素）和partition（分区）之间的区别是什么？
这个问题的出现是因为有人对Spark中的element和partition的概念感到困惑。为了解决这个问题，下面的内容进行了解释和讨论。
在通俗的说法中，我们有一个有10个架子的货架，然后有100个球，就像图片中所示。你会将10个球放在一个架子上，如此类推...100个球放在10个架子上，就像balldata.repartition(10)一样...这样数据就会均匀分布（而不是将所有100个球放在一个或两个架子上）。
现在，你不是对每个球（元素或行）应用任何逻辑，而是对每个架子（分区）应用逻辑一次。这就是区别。
在这种情况下，元素是球（一个单独的行），而分区是架子。
好处是，如果你正在进行繁重的初始化（比如打开数据库连接等），用于处理逻辑...你将为每个分区（架子）打开一个连接来应用逻辑，而不是为每个元素（球）打开数据库连接。
我建议你阅读给出的示例以更好地理解。
谢谢你的回答。我感到困惑的原因是，我正在尝试执行的map函数的结果返回一个元组列表。所以如果我执行rdd = sc.parallelize(data)，然后res = rdd.map(self._prepricing)，我的result.collect()是[(0,1,2),(3,4,5),(6,7,8)]。元素是元组还是每个数字？
在这种情况下，元素是一个元组。
我明白了。也许这是另一个问题，但在你的结论中，mapPartitions转换比map更快，因为它一次调用你的函数/分区，而不是一次调用一个元素。那么常规的map有什么意义呢？你为什么不一次应用于多个元素？
常规的map仍然有意义，因为它可以对每个元素进行逐个处理，这在某些情况下可能是必要的。而mapPartitions则是在可以将逻辑应用于整个分区时的更高效的选择。
通过以上讨论，我们可以清楚地了解到element和partition的区别以及它们在Spark中的作用。