我正在尝试对示例数据执行简单的SparkRDD转换mapPartition()。但在这个过程中，我得到了java.io.NotSerializableException:org.apache.spark.InterruptibleIterator异常。这是我的异常(exception):java.io.NotSerializableException:org.apache.spark.InterruptibleIteratorSerializationstack:-objectnotserializable(class:org.apache.spark.InterruptibleIte

我有一些中间数据需要存储在HDFS和本地。我正在使用Spark1.6。在作为中间形式的HDFS中，我在/output/testDummy/part-00000和/output/testDummy/part-00001中获取数据。我想使用Java/Scala将这些分区保存在本地，这样我就可以将它们保存为/users/home/indexes/index.nt(通过在本地合并)或/users/home/indexes/index-0000.nt和/home/indexes/index-0001.nt分开。这是我的代码:注意:testDummy与test相同，输出有两个分区。我想将它们单独存

我对MapPartition没有搞清楚。请有人解释一下Mappartition的一些用例以及它与FlatMap有何不同？ 最佳答案 区别在于方法的接口(interface)以及它们的调用方式。FlatMapFunction的flatMap(INval,Collectorout)为每条记录调用方法并且可以发出0,1,或每个输入记录的更多记录。因此，一个FlatMapFunction逐一处理记录。它不应跨函数调用保持状态。MapPartitionFunction的mapPartition(Iterablevals,Collectorou