Spark的RDD(弹性分布式数据集)返回大结果集

（一）过大的结果集导致Driver端OOM错误

很早之前《从零开始学习大数据平台》就提到了这个问题。
通过collect()返回结果集，数据量太大就会报driver端内存错误。
比如我这里，返回千万数据，就导致Out of memory，或者GC overhead limit exceeded。

Spark的核心弹性分布式数据集，对于rdd.collect()是这么描述的：

java.util.List collect() //Python版本差不多的
返回一个数组包含RDD中所有的元素
.
备注
.
这个方法只能在结果集较小的情况下使用，因为所有的数据都会加载到driver的内存中。

（二）各种解决方案

如果结果集大怎能办？
网上查了一圈，大家的说法有：

1. 大的数据集用rdd写入HDFS文件的方法，比如rdd.saveAsTextFile，rdd.saveAsNewAPIHadoopFile各个节点将结果写入到HDFS的目录中（一大堆文件）。
2. 不传到driver上而是rdd.foreach，rdd.foreachPartition打印到屏幕上。
3. 通过可序列化的类型，发送到数据库等等。

（三）分批返回结果集

不过我比较懒，希望整个流程和以前无缝切换，
所以我采用了collectPartitions，分批返回数据。

Java代码如下：

...
        if (ColBatch < out_2.getNumPartitions()) {
    //如果设置了批量值，并小于分区数，则分批collect
            int[] Par = new int[ColBatch];
            for (int i = 0; i < out_2.getNumPartitions(); i += Par.length) {
    
                int ParLen = 0;
                for (int j = 0; j < Par.length; j++) {
    
                    if (i + j < out_2.getNumPartitions()) {
    
                        Par[j] = i + j;
                        ParLen++;
                    }
                }
                TmpLine = String.format("当前: %d - %d\n", i, i + ParLen - 1);
                System.out.print(TmpLine);
                List<Tuple2<String, String>>[] output2 = out_2.collectPartitions(Par);
                for (int j = 0; j < ParLen; j++) {
    
                    for (Tuple2<String, String> tuple : output2[j]) {
    
                        oF002.write(String.format("%s|%s\n", tuple._1(), tuple._2()));
                        g002++;
                    }
                }
            }
        } else {
    
            List<Tuple2<String, String>> output1 = out_2.collect();
            for (Tuple2<String, String> tuple : output1) {
    
                oF002.write(String.format("%s|%s\n", tuple._1(), tuple._2()));
                g002++;
            }
        }
...

PS：但Python中没有找到collectPartitions方法啊？？？肿么办！！！ 。