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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架。它提供了丰富的功能和灵活的编程接口，其中弹性分布式数据集（RDD）是其核心概念之一。RDD 的分区设定规则对于数据处理的性能和资源利用至关重要，同时，高阶函数和 Lambda 表达式的运用能让我们在 Spark 编程中更加简洁高效地处理数据。本文将深入探讨 RDD 分区的设定规则以及高阶函数和 Lambda 表达式的相关知识。
一、RDD 分区的设定规则
（一）parallelize 获取 rdd 时的分区设定
（二）通过外部读取数据 - textFile 时的分区设定
spark.default.parallelism 参数
这个参数在 RDD 分区设定中起着关键作用，它用于指定没有父 RDD 的 RDD 的分区数。在不同的运行模式下，其取值规则有所不同。
（三）子 RDD 分区数
子 RDD 的分区数与父 RDD 以及所使用的转换操作有关。在一些转换操作中，分区数可能保持不变，而在另一些操作中，分区数可能会根据数据的重新分布规则而改变。比如，在某些聚合操作后，分区数可能会减少，而在数据拆分操作后，分区数可能会增加。了解子 RDD 分区数的变化规律对于优化 Spark 作业的性能和资源利用有着重要意义。
（四）RDD分区的设定规则
二、高阶函数及 Lambda 表达式
（一）复习 Python 函数语法
在深入探讨高阶函数和 Lambda 表达式之前，我们先来复习一下 Python 函数的语法。函数是一段可重复使用的代码块，用于完成特定的任务。在 Python 中，我们使用def关键字来定义函数，例如：
创建
def 函数名（参数）:
代码逻辑
返回值：return
调用
返回值 = 函数名（参数）
def function_name(parameters):
# 函数体
return result
def add(a,b)
return a + b
x = add(1,2)
print(x) # x = 3 函数可以接受参数，在函数体中进行计算，并返回一个结果。参数可以有默认值，函数也可以没有返回值（此时return语句可以省略）。
（二）需求示例与高阶函数概念引入
一个简单的需求场景
假设我们有一个列表list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们想要对这个列表中的每个元素进行平方和次方运算。我们可以定义一个函数，然后使用map函数来将函数应用到list1的每个元素上：
import math
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(*list1)
def pingFang(x):
return x * x
def liFang(x):
return math.pow(x, 3)
def getNum(_list, flag):
if flag == 2:
return map(pingFang, _list)
if flag == 3:
return map(liFang, _list)
# 此时的map是python的一个方法，不是spark里面一个算子RDD
# map(函数，后面是一个迭代器)： 循环将一个迭代器中的元素拿过来，传递个前面的函数，计算得到一个map对象
# lambda 其实是一个匿名函数，主要用于一个方法中需要传递一个函数，这个函数只用一次，并且函数中的代码只有一行。
def getNum2(_list, flag):
if flag == 2:
return map(lambda x: x * x, _list)
if flag == 3:
return map(lambda x: math.pow(x, 3), _list)
for e in getNum2(list1, 2):
print(e)
print("--" * 20)
for e in getNum2(list1, 3):
print(e)高阶函数的定义
高阶函数是一种特殊的函数，它的某个参数是一个函数。就像我们上面提到的map函数，它接受一个函数（这里是comp）和一个可迭代对象（这里是list1）作为参数。一般来说，作为参数的函数（这里的comp）被称为参数函数。
函数和算子在概念上有一些区别，函数通常是指一般的方法，它们在单机环境下执行，不能并行执行。而算子在分布式计算环境中，如 Spark 中，数据是分布式存储的，计算也是分布式进行的。
（三）Lambda 表达式与高阶函数的结合使用
使用 Lambda 表达式优化代码
对于前面的平方运算示例，我们可以使用 Lambda 表达式来简化代码。Lambda 表达式是一种匿名函数，它的语法形式为lambda parameters: expression。使用 Lambda 表达式来实现列表元素平方运算的代码如下：
# 举例说明：
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
def comp(x):
return x*x
rs = map(comp, list1)
print(*rs)
# 使用lambda 优化一下：
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
rs = map(lambda x: x*x, list1)
print(*rs)这里的lambda x: x * x就是一个匿名函数，它替代了我们之前定义的comp函数。
更复杂的需求示例
我们来看一个更复杂一点的需求。给定一个值，我们可以求这个值的 2 次方或者 3 次方。首先是正常的写法：
# 正常思路
import math
def getPingFang(num):
return num ** 2
def getLiFang(num):
return math.pow(num, 3)
def getNum(num, flat):
if flat == 2:
return getPingFang(num)
if flat == 3:
return getLiFang(num)
print(getNum(10, 2))
print(getNum(10, 3))
这种写法相对比较繁琐，尤其是当函数体比较简单的时候。我们可以使用高阶函数和 Lambda 表达式来优化。我们定义一个高阶函数getNum2：
def getNum2(fun, num):
return fun(num)
然后我们可以这样使用它：
print(getNum2(getPingFang, 10))
print(getNum2(getLiFang, 10))
我们还可以使用 Lambda 表达式：
print(getNum2(lambda x: x ** 2, 10))
print(getNum2(lambda x: math.pow(x, 3), 10))
在集合操作中的应用
假设我们有一个列表list = [1, 3, 4, 45, 56, 8]，我们想要求这个列表中每个数的平方和立方。我们可以使用map这个高阶函数结合 Lambda 表达式来实现：
a = map(lambda x: math.pow(x, 2), list)
b = map(lambda x: math.pow(x, 3), list)
print(*a)
print(*b)
这里map函数将 Lambda 表达式所定义的函数应用到列表的每个元素上，分别得到平方和立方的结果集。
三、总结
在 Spark 编程中，理解 RDD 分区的设定规则对于优化数据处理性能至关重要。不同的获取 RDD 方式和运行模式下，分区数的设定都有其特定的规则。同时，高阶函数和 Lambda 表达式是提高代码简洁性和效率的有力工具。通过合理运用高阶函数和 Lambda 表达式，我们可以在处理数据集合时更加灵活和高效。无论是简单的数学运算还是复杂的数据分析场景，这些知识都能帮助我们更好地利用 Spark 的强大功能。在实际的大数据处理项目中，深入掌握这些概念并灵活运用，可以使我们的 Spark 作业更加高效地运行，提高数据处理的速度和质量，为企业和组织从海量数据中获取有价值的信息提供有力支持。希望本文能帮助读者更好地理解和应用这些重要的 Spark 编程知识点。
