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(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: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...
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的单词数进行计数,那么久应该选择Map方法,如果是统计词频,就应该选择flatMap方法。 编辑于 2019-11-20 18:40 ...
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=map + flatten 例1: scala> val test=List("hello java","hello python","hello hadoop") test: List[String] = List(hello java, hello python, hello hadoop) map...
['hello', 'world', 'apache', 'spark', 'flatmap', 'vs', 'map'] 1. 总结 通过以上示例,可以清楚看出map和flatMap的主要区别: map输出的RDD与输入RDD的元素个数相同,而flatMap则可能输出不同数量的元素。 map用于对单个元素进行操作,而flatMap用于对一个元素返回多个元素的情况。
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...
flatMap操作 对 RDD 中的每个元素应用函数，将结果展平返回 //创建集合valarr=Array(1,2,3,4,5)/...
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)