1 作用不同1.2 映射?展平?map 只执行映射flatMap 既执行映射,也执行展平什么叫只能执行映射? 我理解是把一个数据执行一个方法,转换成另外一个数据。举个例子:mapper 函数把输入的字符串转换成大写。map()方…
Function<String,Publisher<String>>mapper=s->Flux.just(s.toUpperCase().split(""));Flux<String>inFlux=Flux.just("hello",".","com");// 这里只能使用 flatMap,因为参数是 Function<T, Publisher<V>> 形式Flux<String>outFlux=inFlux.flatMap(mapper);List<String>output=newArrayList<>();outFlux.subs...
// 使用 map() 返回的是 FluxMapFuseable Flux<String> mapFlux = stringFlux.map(s -> s); flatMapFlux 类型是 FluxFlatMap;也就是说,使用 flatMap() 返回的是 FluxFlatMap. mapFlux 类型是 FluxMapFuseable。也就是说,使用 map() 返回的是 FluxMapFuseable FluxMapFuseable 是什么? FluxFlatMap ...
flatMap() -> map() + Flattering flatMap() takes Stream<Stream> as input and return Stream Stream map(Stream<Stream> input){} 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <R>Stream<R>flatMap(Function<?superT,?extendsStream<?extendsR>>mapper); It's mapper function produces multiple...
// 这里只能使用 map,因为参数是 Function<String, String > Flux<String> outFlux = inFlux.map(mapper); 1. 2. 3. 4. 此外,看方法签名,可以看出,可以给 map() 传参 Function<T, Publisher<V>>,按照方法签名,它会返回Flux<Publisher<V>>,但它不知道如何处理 Publis...
在这个例子中,map函数将每个元素平方,输出结果为: [1, 4, 9, 16, 25] 1. FlatMap 示例 现在,假设我们有一个包含字符串的RDD,每个字符串可能由多个单词组成,我们希望将所有单词提取出来。 # 创建包含字符串的 RDDlines=sc.parallelize(["hello world","apache spark","flatmap vs map"])# 使用 flatMap...
FlatMap与Map是Spark中常见的两个转换操作。两者比较相似,都是接收一个函数后,能够将原RDD中的元素映射成另一个。很多人会问这两者有什么区别,我们先来看看官方定义: map(func) Return a new distributed data…
map像是同步的魔术师，以1-1的比例将输入数据映射成新的形式，例如，将字符串"hello"转换为大写："Flux.just("hello").map(String::toUpperCase)"，直接且明确。然而，flatMap则扮演着异步探索者的角色，它在处理过程中能够1-N地展开每个元素，特别适合处理返回Publisher的结果。例如，分割字符串："...
在Java响应式编程中，了解flatMap和map之间的区别是至关重要的。首先，映射是将输入数据转换为输出数据的过程。例如，使用mapper函数将输入字符串转换为大写，这就是映射操作。而展平则是将映射后的数据进一步转换，例如将字符串映射为大写后，再将字符串分割成一个字符数组。flatMap和map的不同之处在于...
两个方法的背景这两个方法看起来做着同样的事情,但实际上又有些不一样。看源码部分是这样的 {代码...} map()方法 {代码...} flatMap()方法 {代码...} Stream...