我们可以使用flatMap操作来过滤掉这些无效的搜索词,并返回一个新的RDD。 valsearchRDD=sc.parallelize(Seq("spark","","hadoop","$$"))valvalidSearchRDD=searchRDD.flatMap(search=>{if(search.matches("[a-zA-Z]+")){Iterator(search)}else{Iterator.empty}}) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在上...
map:对集合中每个元素进行操作。 flatMap:对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。 例如: val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3))) arr.flatmap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println) 输出结果为 A1 B2 C3 如果用map val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("...
map:对集合中每个元素进行操作。 flatMap:对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。 理解扁平化可以举个简单例子 val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3))) arr.flatmap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println) 输出结果为 A1B2C3 如果用map val arr=sc.parallelize(Array(("A",1...
scala> val fitResult = sample_data_combine_result.flatMap(s =>{| var fitResultItems: ListBuffer[FitModelWithSceneType] =null|if(s._1==0){| fitResultItems=ListBuffer(| FitModelWithSceneType(0,1,3.0,-3.9110667661835516,0.6989700043360189),| FitModelWithSceneType(0,51,3.0,-3.9110667661835516,1....
spark中flatMap函数⽤法--spark学习（基础）在spark中map函数和flatMap函数是两个⽐较常⽤的函数。其中 map：对集合中每个元素进⾏操作。flatMap：对集合中每个元素进⾏操作然后再扁平化。理解扁平化可以举个简单例⼦ val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))arr.flatmap(x=...
Spark中的flatMap用法详解 在大数据处理领域,Apache Spark是一个强大的分布式计算框架。flatMap是Spark中一个非常实用的转换操作,它可以将一个输入数据集的每一条记录映射成0个或多个输出记录。本文将详细讲解flatMap的用法及其实现流程。 一、flatMap的基本流程 ...
调用flatMap方法的是一个Set集合,则最终返回的也应该是一个Set集合 先对words中的每个元素调用toUpperCase方法(该方法是字符串的方法,字符的对应转换为大写方法为toUpper),map的结果应该变为Set["HIVE", "HBASE", "REDIS"],接下来进行flatten;对于map后的每个元素中的每个元素进行flatten,"HBASE"中的每个元素依次...
map() 将一个函数应用于DataFrame和DataSet中的每一行并返回新的转换后的DataSet。并不会返回DataFrame,返回的是DataSet[类型]. flatMap()在对每个元素应用函数之后,flatMap会将数据转换成数据帧/数据集展平,并且返回一个新的数据集。 关键点 1.map()和flatMap()返回的都是DataSet(DataFrame=DataSet[Row]) ...
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