아파치 스파크 RDD mapPartitions 편집하기 (부분)

==사용법==
mapPartitions는 파티션 단위로 작업을 수행하기 때문에, 주로 연산량이 많고 자원을 많이 사용하는 작업에서 성능을 최적화할 때 사용된다. mapPartitions는 하나의 파티션에 대해 처리할 함수를 전달하며, 이 함수는 파티션을 처리하고 결과를 반환한다.
===예시 1: mapPartitions 기본 사용===
아래 예시는 mapPartitions를 사용하여 각 파티션에 대해 값을 두 배로 만드는 방법을 보여준다.<syntaxhighlight lang="scala">
val sc = new SparkContext("local", "MapPartitions Example")

// RDD 생성
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 2)

// mapPartitions 사용: 각 파티션의 요소를 두 배로 변환
val result = rdd.mapPartitions(iter => {
  iter.map(x => x * 2)
})

result.collect().foreach(println)  // 출력: 2, 4, 6, 8, 10
</syntaxhighlight>위 예시에서는 두 개의 파티션에 대해 각 요소를 두 배로 만드는 작업을 수행하였다. 이 때 mapPartitions은 각 파티션에 대해 한번만 호출되어 더 효율적으로 작업을 처리한다.
===예시 2: mapPartitions 사용 시 성능 최적화===
mapPartitions는 파티션 내의 데이터를 한 번에 처리하기 때문에, 데이터에 대한 여러 번의 변환 작업을 하나의 파티션 내에서 처리할 수 있어 성능 최적화가 가능하다. 예를 들어, I/O 작업이나 외부 시스템과의 통신이 필요한 경우, mapPartitions을 사용하여 네트워크 요청 횟수를 줄일 수 있다.<syntaxhighlight lang="scala">
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 2)

// mapPartitions 사용 시 성능 최적화: 외부 시스템에 한 번만 요청
val result = rdd.mapPartitions(iter => {
  // 외부 시스템에 한 번만 요청하고, 결과를 처리하는 코드 예시
  val resultFromExternalSystem = externalSystemRequest()
  iter.map(x => x + resultFromExternalSystem)
})

result.collect().foreach(println)
</syntaxhighlight>위 예시에서는 mapPartitions을 사용하여 외부 시스템에 여러 번의 요청을 하지 않고, 한 번의 요청으로 결과를 처리하는 방식으로 성능을 최적화했다.