foreachRDD,foreach,foreachPartition区别联系

foreachRDD(SparkStreaming):

　　SparkStreaming是流式实时处理数据,就是将数据流按照定义的时间进行分割(就是"批处理").每一个时间段内处理到的都是一个RDD.而SparkStreaming中的foreachRDD方法就是在处理每一个时间段内的RDD数据.

　　DStream中即使有foreachRDD算子也不会立即进行处理,只有foreach(func)函数func中存在action算子才会执行foreachRDD算子运算,所有foreachRDD的函数中可以使用foreach和foreachPartition算子来触发action操作.

　　foreachRDD算子源码中的注释是:Apply a function to each RDD in this DStream. This is an output operator,so 'this' DStream will be registered as an output stream and therefore materialized.

　　(将函数应用于此DStream中的每个RDD.这是一个输出操作符,所以'this'' DStream将被注册为输出流,因此具体化)

foreachPartition(Spark-Core):

　　foreachPartition是action算子,该算子源码中的注释是:Applies a function func to each parition of this RDD.(将函数func应用于此RDD的每个分区)

　　foreachPartition是对每个partition中的iterator实行迭代的处理,通过用户传入的function(即函数func)iterator进行内容的处理,源码中函数func传入的参数是一个迭代器,也就是说在functionPartition中函数处理的是分区迭代器,而非具体的数据.

foreach(Spark-Core):

　　与foreachPartition类似的是,foreach也是对每个partition中的iterator实行迭代处理,通过用户传入的function(即函数func)对iterator进行内容的处理,而不同的是,函数func中的参数传入的不再是一个迭代器,而是每次foreach得到的一个rdd的kv实例,也就是具体的数据.

　　foreach也是action算子,源码中的注释是:Applies  a function fun to all elements of this RDD.(将函数func用于此RDD的所有元素)