本篇内容介绍了“如何通过map操作看RDD的Map过程”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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RDD中的map,flatMap等操作是怎么串在一起形成DAG图的呢？这是个很重要的问题，理解了这一点才能更好的理解Spark的内核实现。本文通过map过程来试图解释这一点。
先看看RDD的一个子类：MapPartitionsRDD，它会用在map函数场景下。
它的定义：
private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag]( var prev: RDD[T], f: (TaskContext, Int, Iterator[T]) => Iterator[U], // (TaskContext, partition index, iterator) preservesPartitioning: Boolean = false, isFromBarrier: Boolean = false, isOrderSensitive: Boolean = false) extends RDD[U](prev)
prev是父RDD，就是父类RDD的入参，在后面的代码里就是firstParent。
F代表了map函数的定义，其中第二个Int参数是分区索引号。我们先不管这个f入参怎么传进来的，先看看MapPartitionsRDD需要做哪些事。
前面说过，对于RDD来说，最重要的函数就是compute，MapPartitionsRDD的compute方法定义：
override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[U] = f(context, split.index, firstParent[T].iterator(split, context))
很明确，就是用当前的solit分区来执行入参的f函数！
那么，这个MapPartitionsRDD是怎么产生的呢？原来是在RDD类中的map函数产生的：
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (_, _, iter) => iter.map(cleanF))
}这几行代码什么意思？这里还是需要好好分析一下的。
对照MapPartitionsRDD的定义，我们知道：
(_, _, iter) => iter.map(cleanF)
里面的_,_代表TaskContext和分区索引，因为在MapPartitionsRDD的compute方法中已经有了split入参和context入参，所以在RDD中就不需要传这两个参数了。
iter代表要处理的数据集，在MapPartitionsRDD中的compute方法中定义为：
firstParent[T].iterator(split, context)
函数就是第一个父类RDD的split分区的数据集。这里就很清楚了，对这个数据集做cleanF操作（也就是sc.clean之后的map函数，sc.clean是去掉不能序列号的字节码的意思，保证可以序列化后分发到其他节点执行）。
“如何通过map操作看RDD的Map过程”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
