在Spark中,flatMap函数主要用于将一个RDD(弹性分布式数据集)中的元素转换成多个RDD,然后将这些新的RDD进行合并 flatMap函数接收一个函数作为参数,这个函数会被应用到RDD的每个元素上。这个函数的返回值应该是一个可迭代的对象(例如列表、数组等),这样flatMap才能将每个元素映射到一个新的RDD。最后,Spark会将所有新的...
一、flatMap 作用:首先将函数应用于RDD的所有元素,然后将结果展平,返回一个新的RDD。 应用场景:文件中的所有行数据仅返回了一个数组对象。(即:Map映射 + 数据扁平化操作) 二、Map 作用:将处理的数据逐条进行映射转换,这里的转换可以是类型的转换,也可以是值的转换。通过将函数应用于此RDD的所有元素,返回一个新...
1.作用:类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个 序列,而不是单一元素) 2.需求:创建一个元素为1-5的RDD,运用flatMap创建一个新的RDD,新的RDD为原RDD的每个元 素的扩展(1->1,2->1,2……5->1,2,3,4,5) (1)创建 scala> val sourceFlat = sc.parallelize(...
map:调用用户提供的function,作用于输入RDD中的每个数据点 flatMap:与map相同,但是输出的大小可能与输入RDD的大小不同 mapPartitions:调用传递的function,作用于RDD中的每个分区 filter:过滤掉符合特定条件的值,提供的function需要返回域给定条件对应的布尔值 变化转换包括:coalesce、repartition、union、intersection、groupByK...
作用:类似于mapPartitions,但func带有一个整数参数表示分片的索引值,因此在类型为T的RDD上运行时,func的函数 类型必须是(Int, Interator[T]) => Iterator[U]; 4 .flatMap(func) 案例 作用:类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素) ...
flatMap算子: 格式: flatMap(fn) 说明: 在map算子的基础上, 加入一个压扁的操作, 主要适用于一行中包含多个内容的操作, 实现一转多的操作 rdd = sc.parallelize(['张三 李四 王五 赵六','田七 周八 李九']) 需求: 将其转换为一个个的姓名: rdd.flatMap(lambda line: line.split()).collect() 结果...
flatMap 的作用是把一份数据集拆散压扁,常常和 split 函数共同使用。比如我们现在有一份数据,其中有些元素是以逗号分隔的字符,我们希望每一个被分隔的字符都能做为独立的数据存在。在 Spark 中我们只需要这么做:。将字符转化成一个数组,这和其它语言中一样,然后 flatMap 会把数组中每一个元素拆出来。
下面示例代码的作用是,在接收到的一行消息lines后,将lines根据空格进行分割,分割成若干个单词 valwords=lines.flatMap(_.split(" ")) 结果如下: image.png 3、 filter(func) filter传入一个func函数,具体调用形式为 val b=a.filter(func) 对DStream a中的每一个元素,应用func方法进行计算,如果func函数返回结...
② flatMap:将某个函数应用到容器中的元素时,对每个元素都会返回一个容器(而不是一个元素),然后,flatMap把生成的多个容器”拍扁”成为一个容器并返回。返回的容器与原容器类型相同,但大小可能不同,其中元素的类型也可能不同。 ③ 区别:与 map 对容器内每一个元素映射得到一个新的元素,这导致 map 方法会返回...