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第二个mapPartitions：以数据分区为粒度的数据转换
按照介绍算子的惯例，我们还是先来说说 mapPartitions 的用法。mapPartitions，顾名思义，就是以数据分区为粒度，使用映射函数 f 对 RDD 进行数据转换。对于上述单词哈希值计数的例子，我们结合后面的代码，来看看如何使用 mapPartitions 来改善执行性能：
// 把普通RDD转换为Paired RDD import java.security.MessageDigest val cleanWordRDD: RDD[String] = _ // 请参考第一讲获取完整代码 val kvRDD: RDD[(String, Int)] = cleanWordRDD.mapPartitions( partition => { // 注意！这里是以数据分区为粒度，获取MD5对象实例 val md5 = MessageDigest.getInstance("MD5") val newPartition = partition.map( word => { // 在处理每一条数据记录的时候，可以复用同一个Partition内的MD5对象 md5.digest(word.getBytes).mkString }) newPartition })
可以看到，在上面的改进代码中，mapPartitions 以数据分区（匿名函数的形参 partition）为粒度，对 RDD 进行数据转换。具体的数据处理逻辑，则由代表数据分区的形参 partition 进一步调用 map(f) 来完成。你可能会说：“partition. map(f) 仍然是以元素为粒度做映射呀！这和前一个版本的实现，有什么本质上的区别呢？”
仔细观察，你就会发现，相比前一个版本，我们把实例化 MD5 对象的语句挪到了 map 算子之外。如此一来，以数据分区为单位，实例化对象的操作只需要执行一次，而同一个数据分区中所有的数据记录，都可以共享该 MD5 对象，从而完成单词到哈希值的转换。
通过下图的直观对比，你会发现，以数据分区为单位，mapPartitions 只需实例化一次 MD5 对象，而 map 算子却需要实例化多次，具体的次数则由分区内数据记录的数量来决定。
对于一个有着上百万条记录的 RDD 来说，其数据分区的划分往往是在百这个量级，因此，相比 map 算子，mapPartitions 可以显著降低对象实例化的计算开销，这对于 Spark 作业端到端的执行性能来说，无疑是非常友好的。
实际上。除了计算哈希值以外，对于数据记录来说，凡是可以共享的操作，都可以用 mapPartitions 算子进行优化。这样的共享操作还有很多，比如创建用于连接远端数据库的 Connections 对象，或是用于连接 Amazon S3 的文件系统句柄，再比如用于在线推理的机器学习模型，等等，不一而足。你不妨结合实际工作场景，把你遇到的共享操作整理到留言区，期待你的分享。
相比 mapPartitions，mapPartitionsWithIndex 仅仅多出了一个数据分区索引，这个数据分区索引可以为我们获取分区编号，当你的业务逻辑中需要使用到分区编号的时候，不妨考虑使用这个算子来实现代码。除了这个额外的分区索引以外，mapPartitionsWithIndex 在其他方面与 mapPartitions 是完全一样的。
介绍完 map 与 mapPartitions 算子之后，接下来，我们趁热打铁，再来看一个与这两者功能类似的算子：flatMap。
