PySpark中mapPartitionsWithIndex等map类算子生成器函数问题 - return\yield

PySpark中mapPartitionsWithIndex等map类算子生成器函数问题 - return\yield

顾名思义，本文讲述了map算子生成器函数的相关问题——return 和 yield的使用。
首先先讲结论，在使用map等迭代生成的算子时最好使用yield。

1、问题产生

在写代码的过程中，希望使用mapPartitionsWithIndex算子实现对每个分区内数据的操作。
具体是选择特定分区的索引，并赋值给新的变量。

def f(index,iter):if index==1 or index==42:return [index,list(iter)]a=data_rdd.mapPartitionsWithIndex(f)
a.take(2)

该函数，理论上是将分区为1和42的数据返回，由于个人习惯默认使用return来实现。❌

实际上这样是错误的处理方式，会编译错误 ❗

Caused by: org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (most recent call last):File "/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/lib/spark/python/pyspark/worker.py", line 372, in mainprocess()File "/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/lib/spark/python/pyspark/worker.py", line 367, in processserializer.dump_stream(func(split_index, iterator), outfile)File "/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/lib/spark/python/pyspark/serializers.py", line 390, in dump_streamvs = list(itertools.islice(iterator, batch))File "/opt/cloudera/parcels/CDH-6.3.2-1.cdh6.3.2.p0.1605554/lib/spark/python/pyspark/rdd.py", line 1350, in takeUpToNumLeftiterator = iter(iterator)
TypeError: 'NoneType' object is not iterable

这里显示迭代器的传参异常。

2、问题解决思路

产生这样的问题主要是，在 PySpark 中，mapPartitionsWithIndex 这样的操作需要一个生成器函数，而== yield 是 Python 中实现生成器的关键字==。理解为什么需要 yield 而不是 return 需要理解生成器与普通函数的区别。

2.1、生成器和普通函数的区别

• 普通函数（使用 return）：当你在一个普通函数中使用 return 时，函数会立即停止执行并返回一个值。返回值可以是一个单一值或一个集合，但执行完之后函数就终止了。
• 生成器函数（使用 yield）：生成器是一个特殊类型的函数，它会在执行时“暂停”并返回一个值，但并不会终止。每次调用生成器时，它会从上次暂停的位置继续执行，并且可以产生多个值，而不仅仅是返回一个值。生成器是迭代器的一种形式。

2.2、mapPartitionsWithIndex 中为什么需要 yield 而不是 return

在 PySpark 中，mapPartitionsWithIndex 期望的是一个生成器函数，它必须能够按需生成结果，而不是一次性返回所有结果。因此，yield 是必须的。

• mapPartitionsWithIndex 的工作方式：这个函数会遍历 RDD 的每个分区，并为每个分区提供一个迭代器。它希望接收到的是一个生成器对象，而不是一个单一的返回值。这样，它就可以按需获取每个分区的数据结果，而不是一次性返回所有结果。

  • 当我们使用 yield 时，生成器函数不会结束，而是“暂停”并返回一个值mapPartitionsWithIndex 会逐个获取这些值。
  • 如果使用 return，则函数会立即返回并终止，无法继续生成多个值。这样 mapPartitionsWithIndex 将无法按需接收每个分区的结果。

3 Conclusion

当然实际上，部分场景下使用return是没问题的。😁
在之前根本没发现这一问题，哈哈哈。所以，之后写的时候还是注意这一问题。
有做相关方向的欢迎交流哦！！！🥳🥳🥳