spark的map和flatMap應(yīng)該怎樣理解？spark的map和flatMap應(yīng)該怎樣理解？map:轉(zhuǎn)換RDD的每個(gè)元素flatmap:轉(zhuǎn)換RDD的每個(gè)元素，然后展平（即將所有對象合并為一個(gè)對象）

spark的map和flatMap應(yīng)該怎樣理解？

spark的map和flatMap應(yīng)該怎樣理解？

map:轉(zhuǎn)換RDD的每個(gè)元素

flatmap:轉(zhuǎn)換RDD的每個(gè)元素，然后展平（即將所有對象合并為一個(gè)對象）

例如]//數(shù)據(jù)有兩行數(shù)據(jù)，第一行是a，B，C，第二行是1，2，3

斯卡拉>data.map文件（line1=> line1.split（“，”）.collect（）

res11:Array[Array[String

=數(shù)組（Array（a，b，c），Array（1，2，3））

scala>data.flatMap格式（line1=> line1.split（“，”）.collect（）

res13:Array[String]=Array（a，b，c，1，2，3）

map和flatmap的區(qū)別？

1。map的功能很容易理解，即通過函數(shù)操作將RDD中的元素逐個(gè)映射到另一個(gè)RDD中。flatmap的操作是將函數(shù)應(yīng)用于RDD中的每個(gè)元素，并用返回的迭代器的所有內(nèi)容形成一個(gè)新的RDD。通常用于分詞。2在spark中，map函數(shù)將對每個(gè)輸入執(zhí)行指定的操作，然后為每個(gè)輸入返回一個(gè)對象；而flatmap函數(shù)是兩個(gè)操作的集合-“展平前映射”：操作1：與map函數(shù)相同：對每個(gè)輸入執(zhí)行指定的操作，然后為每個(gè)輸入返回一個(gè)對象。操作2：最后合并所有對象就是一個(gè)對象