flatMap会先执行map的操作,再将所有对象合并为一个对象 >>>rdd1=sc.parallelize(["a b c","d e f","h i j"])>>>rdd2=rdd1.flatMap(lambdax:x.split(""))>>>rdd2.collect()['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'h', 'i', 'j'] flatMap和map的区别: flatMap在map的基础上将...
map(func)函数会对每一条输入进行指定的func操作,然后为每一条输入返回一个对象;而flatMap(func)也会对每一条输入进行执行的func操作,然后每一条输入返回一个相对,但是最后会将所有的对象再合成为一个对象;从返回的结果的数量上来讲,map返回的数据对象的个数和原来的输入数据是相同的,而flatMap返回的个数则是...
map会将函数作用于RDD中的每一行(对每行的内容进行修改,但是仍然为一行),返回新的RDD,返回的新的RDD的大小和原来RDD的大小相同 flatMap首先会将函数作用于RDD中的每一行,然后将函数作用于每一行产生的新的元素进行拉平(将每个元素都作为新的一行),最后将所有元素组成新的RDD 看上述解释可能有点迷糊,我们通过几个...
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一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ; RDD#flatMap 方法是 在 RDD#map 方法 的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ;
= 2: 11 print("Usage: wordcount <file>", file=sys.stderr) 12 exit(-1) 13 sc = SparkContext(appName="PythonWordCount") 14 lines = sc.textFile(sys.argv[1], 1) 15 counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) \ 16 .map(lambda x: (x, 1)) \ 17 .reduceByKey(add) ...
data_filtered = data_from_file_conv.filter(lambda row: row[5] == 'F' and row[21] == '0')data_filtered.count()12.flatMap(…)与map()的工作方式类似,但返回的是平铺的结果而不是列表。In [3]:data_2014_flat = data_from_file_conv.flatMap(lambda row: (row[16], int(row[16]) + ...
两者的主要区别是作用对象不一样:map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素,而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。 假设一个rdd有10个元素,分成3个分区。如果使用map方法,map中的输入函数会被调用10次;而使用mapPartitions方法的话,其输入函数会只会被调用3次,每个分区调用1次。
Pyspark使用flatmap,#Pyspark使用flatmap##目录1.简介2.Pyspark使用flatmap的流程3.实现步骤-导入必要的库-创建SparkSession对象-创建RDD-使用flatmap转换RDD-查看转换结果4.总结##1.简介在Pyspark中,flatmap是一种转换操作,它可以将RDD中的元素进行扁平化处
RDD本身是一行一行的数据,所以自然首当其冲会有转换行的需求,可以使用.map()。 这种转换以后还是一行一行的,可是如果想转换到同一行呢,那就弄成水平的,用.flatMap()。 行转换完了,有时候我们也不需要全部的元素,选择条件就出现了,用.filter(),这就和SQL里面的where非常像了。