在Spark 中,map和flatMap是两种非常强大的 RDD 转换操作,它们的区别在于输出元素的个数和适用的场景。map适用于一对一的转换,而flatMap则适用于一对多的转换。理解它们的区别和应用场景对于有效地处理分布式数据至关重要。在实际项目中,根据需求选择合适的操作可以提高代码的可读性和性能。
spark中map和flatmap的区别 1. map会将每一条输入映射为一个新对象。{苹果,梨子}.map(去皮) = {去皮苹果,去皮梨子} 其中: “去皮”函数的类型为:A => B 2.flatMap包含两个操作:会将每一个输入对象输入映射为一个新集合,然后把这些新集合连成一个大集合。 {苹果,梨子}.flatMap(切碎) = {苹果碎片1,...
map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素，...
flatMap(string=>{string.split("_")}).foreach(x=>{println(x.mkString(","))}) a b c d e f 可以发现:flatMap = flatten + map,flatMap 会把数组里面的元素先压平,降到一维,再打碎。 而map 只是把最外围的包裹打开。__EOF__ 本文作者:水木青枫 本文链接:https://www.cnblogs.com/bigband...
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spark中的map和flatmap的区别 spark mapwithstate 1.updateStateByKey 代码如下: //消费者配置,及读取日志过程省略... //输出数据格式,例如(20200328224742,(1,858,1)) li=(time,(flag.toInt,flag.toInt*fee.toInt,1)) // 这里是以时间为K,将K一样的V聚集成一个列表seq,当前K对应的状态V为state,然...
其中,map和flatMap是两种常用的转换操作。虽然它们都用于将 RDD 中的元素转换为另一种形式,但它们的行为和应用场景有所不同。本文将详细介绍map和flatMap的概念、工作原理、主要区别以及它们的应用场景。 1. Spark RDD 中的map操作 map操作是 RDD 中最基本且常用的转换之一。它用于将 RDD 中的每个元素应用一个...