首先我们应该知道在Spark中，最基本的原则就是每个task处理一个RDD的partition。在mapToPair算子里，partition中的数据以此传递到算子里进行处理。假设一个partition里有100条数据，那么就需要处理100次。但是mapPartitionsToPair算子是将partitions中所有的数据一次性处理，这就大大提升了新能。

一、MapPartitions操作的优点和缺点

上面的简单描述中，我们已经知道如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据。那么你的function要执行和计算1万次。 但是使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的partition数据。只要执行一次就可以了，性能比较高。

但是MapPartitions的缺点：一定是有的。

如果是普通的map操作，一次function的执行就处理一条数据。那么如果内存不够用的情况下，比如处理了1千条数据了，那么这个时候内存不够了，那么就可以将已经处理完的1千条数据从内存里面垃圾回收掉，或者用其他方法腾出空间来。所以说普通的map操作通常不会导致内存的OOM异常。但是MapPartitions操作，对于大量数据来说，比如甚至一个partition，100万数据，一次传入一个function以后，那么可能一下子内存不够，但是又没有办法去腾出内存空间来，可能就OOM内存溢出了。

二、MapPartitions适用场景

什么时候比较适合用MapPartitions系列操作，就是说数据量不是特别大的时候，都可以用这种MapPartitions系列操作，性能还是非常不错的，是有提升的。但是也有过出问题的经验，MapPartitions只要一用，直接OOM内存溢出。

在项目中，自己先去估算一下RDD的数据量以及每个partition的量，还有自己分配给每个executor的内存资源。看看一下子内存容纳所有的partition数据，行不行。如果行，可以试一下，能跑通就好。