bonpoint spark的map和flatMap应该怎样理解？
spark的map和flatMap应该怎样理解？
spark的map和flatMap应该怎样理解？
map:转换RDD的每个元素
flatmap:转换RDD的每个元素，然后展平（即将所有对象合并为一个对象）
例如]//数据有两行数据，第一行是a，B，C，第二行是1，2，3
斯卡拉>data.map文件（line1=> line1.split（“，”）.collect（）
res11:Array[Array[String
=数组（Array（a，b，c），Array（1，2，3））
scala>data.flatMap格式（line1=> line1.split（“，”）.collect（）
res13:Array[String]=Array（a，b，c，1，2，3）
map和flatmap的区别？
1。map的功能很容易理解，即通过函数操作将RDD中的元素逐个映射到另一个RDD中。flatmap的操作是将函数应用于RDD中的每个元素，并用返回的迭代器的所有内容形成一个新的RDD。通常用于分词。2在spark中，map函数将对每个输入执行指定的操作，然后为每个输入返回一个对象；而flatmap函数是两个操作的集合-“展平前映射”：操作1：与map函数相同：对每个输入执行指定的操作，然后为每个输入返回一个对象。操作2：最后合并所有对象就是一个对象
bonpoint flatmap和map的区别 java stream flatmap
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