map(line => line.split(" ")) 返回的结果类型是 Array[Array[String]] 如果执行flatMap操作,得到的是右边的结果,老RDD的每一行对应新RDD的多个元素。 textFile.flatMap(line => line.split(" ")) 返回的结果类型是 Array[String] 因此,根据之后的任务步骤,需要选择正确的方法处理数据。比如之后要对每一行...
map:输出的 RDD 中的元素与输入 RDD 中的元素是一对一的映射关系,数据结构相对简单。 flatMap:输出的 RDD 中的元素可能是由多个输入元素生成的,数据结构更加复杂,需要将集合或序列扁平化。 应用场景: map:适用于需要对每个元素进行独立转换的场景,例如数值计算、类型转换等。 flatMap:适用于需要将每个元素扩展为...
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...
2. Spark RDD 中的flatMap操作 flatMap操作也是一种转换操作,但与map不同的是,flatMap可以将一个输入元素映射为零个、一个或多个输出元素。因此,flatMap适用于将每个元素扩展为多个元素的情况。flatMap操作的输出 RDD 的元素个数通常不等于输入 RDD 的元素个数。 工作原理 flatMap的工作方式类似于map,但有以下...
Map 和 FlatMap 的区别 在上面的代码示例中,我们创建了一个包含两个句子的数据集,并对这个数据集进行了 Map 和 FlatMap 操作。 对于Map 操作,我们使用df.map方法对每个句子进行单词拆分,最终得到一个包含两个数组的数据集。每个数组表示一个句子被拆分后的单词数组。
flatMap比map更加灵活，它可以将对象进行分解，然后生成多个Observable因为String也是一种序列，而flatmap里...
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mapprint:[['hello','world'], ['hello','fly']] flatMapprint:['hello','world','hello','fly'] 可以看出,map对 "hello world", "hello fly"这两个对象分别映射为['hello', 'world'], ['hello', 'fly'],而flatMap在map的基础上做了一个合并操作,将这两个对象合并为一个['hello', 'world...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))arr.flatmap(x=>(x...
在Spark中,map和flatMap是两个基本的转换操作,它们都用于对RDD中的元素进行处理,但它们的工作方式和用途有所不同。 map操作: 功能:map函数对RDD中的每个元素应用一个函数,并返回一个新的RDD。 结果:返回的新RDD的元素数量与原RDD相同。 应用场景:当你想对数据集中的每个元素进行某种转换时,例如增加一列数据或...