scala学习(1)---map和flatMap的区别 转载:https://www.cnblogs.com/wbh1000/p/9846401.html 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit ={ val sc =new SparkContext(new SparkConf().setA...
(4,"java")))//创建rdd1rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)]= ParallelCollectionRDD[58] at parallelize at <console>:24scala>varrdd2=sc.parallelize(List((1,"30k"),(2,"28k"),(3,"5k"),(5,"10k")))//创建rddd2rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, String)]= Parallel...
flatMap说明白就是先map然后再flat,再来看个例子 val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,3)) scala> rdd1.map(x=>x+1).collect res10: Array[Int] = Array(2, 3, 4, 4) scala> rdd1.flatMap(x=>x.to(3)).collect res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 2, 3, 3, 3) map(func)...
scala> fm.map(x => x.split(" ")) res14: List[Array[String]] = List(Array(hadoop, hive, spark, flink, flume), Array(kudu, hbase, sqoop, storm)) scala> res14.flatten res15: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm) scala> fm.map(...
map 操作 对 RDD 中的每个元素应用函数 ，并返回新 RDD包含函数的结果。//创建集合valarr=Array(1,2...
我面对的是flatMap的错误,而不是map的错误。flatMap转换不支持布尔操作吗?scala> val array = Array("age","astro")baseRdd: org.apache.spark.rdd< 浏览7提问于2016-05-29得票数 0 回答已采纳 1回答 嵌套模式匹配的Scala编译错误 、、 我正在使用Scala2.10.5和Spark1.6.0。我的代码是: val contribs =...
{Seconds, StreamingContext} import scala.collection.mutable import scala.collection.mutable.ListBuffer /** * @date 2019/01/21 */ object Api { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("api").setMaster("local[2]") val rddQueue = new mutable...
java8开始,加入了一个新的抽象,一个称之为流的东西:Stream。配合lambda语法,可以使代码变的特别的清爽、干净(有木有发现都快成了Scala了)。 一个非常好的向导: https://stackify.com/streams-guide-java-8/ Spark的RDD操作 spark的核心数据模型就是RDD,是一个有向无环图。它代表一个不可变、可分区、其内元...
元组是Scala中的一种数据结构,它可以包含多个不同类型的元素。元组可以通过将多个值组合在一起来创建,这些值可以是任意类型的。元组的长度是固定的,一旦创建就不能改变。 flatMap是Scala中的一个高阶函数,它可以应用于集合类型(如List、Array等)和Option类型。flatMap接受一个函数作为参数,并将其应用于集合中的每个...
map(x => x.split("\s+")): 该函数以行为分割,将每行变为一个array。 scala>val test1=sc.parallelize(1to9)//默认分区数来创建一个RDDtest1:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[0]at parallelize at<console>:24 scala> test1.collect //查看一下test1的内容 ...