Spark 数据分发性能深度剖析：mapPartitions vs. UDF – 你该选择哪一个？

1、背景知识：Apache Spark 的并行处理基础

Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的 AMPLab 开发，于 2010 年首次发布，并于 2013 年成为 Apache 顶级项目。它旨在解决 Hadoop MapReduce 的性能瓶颈，提供更快的内存计算和更丰富的 API，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种场景。Spark 的核心是弹性分布式数据集 (RDD)，这是一种容错的分布式内存抽象，允许数据在集群节点间并行处理。后来，Spark 引入了 DataFrame 和 Dataset API，这些更高层的抽象基于 Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎，进一步提升了性能和易用性。

在 Spark 中，将计算推送到数据所在的位置（执行器节点）的两种常见方式是 RDD 的 mapPartitions 和 DataFrame 的用户定义函数 (UDF)。mapPartitions 继承自 RDD 的低级 API，适合需要批量处理的场景，而 UDF 则利用 Spark SQL 的优化，特别在 Python 环境中，通过 Apache Arrow 实现高效的 JVM-Python 数据交换。理解这些差异有助于优化 ETL（Extract-Transform-Load）管道、机器学习推理或文件处理任务，尤其在 Databricks 等云平台上运行时，能显著降低成本和执行时间。

现在，让我们深入剖析 mapPartitions 和 UDF 的原理与差异。