Spark flatMapToPair vs [filter + mapToPair]

Question

以下代码块之间的性能差异是什么？

1.FlatMapToPair：这个代码块使用单个转换，但基本上有一个过滤条件，它返回一个空列表，技术上不允许RDD中的这个元素继续进行

rdd.flatMapToPair(
    if ( <condition> )
        return Lists.newArrayList();

    return Lists.newArrayList(new Tuple2<>(key, element));
)

2. [Filter + MapToPair]这个代码块有两个转换，第一个转换只是使用与上面的代码块相同的条件进行过滤，但是在过滤器之后进行另一个转换mapToPair。

rdd.filter(
    (element) -> <condition>
).mapToPair(
    (element) -> new Tuple2<>(key, element)
)

Spark是否足够智能，无论转换次数如何，都可以对这两个代码块执行相同的操作，或者在代码块2中执行情况​​更糟，因为这些是两次转换？

由于

Answer 1

实际上，Spark会在第一种情况下表现更差，因为它必须初始化然后为每条记录垃圾收集新的ArrayList。在大量记录中，它可能会增加大量开销。

否则Spark“足够智能”使用惰性数据结构，并将多个转换组合在一起，不需要随机播放。

在某些情况下，显式合并不同的转换是有益的（要么减少初始化对象的数量，要么保持较短的谱系），但这不是其中之一。