RDD之flatMap与Map对比
时间: 2023-10-31 21:48:36 浏览: 50
RDD中的flatMap和Map都是Spark中的转换操作。区别在于,Map是将每个元素映射为新的元素,而flatMap是将每个元素映射为一个序列,最后将所有序列合并为一个序列。Map返回的是一个对应元素的RDD,而flatMap返回的是一个扁平化的RDD。所以在一些场景下,使用flatMap可以更好地完成任务。
相关问题
rdd 的flatMap
RDD 的 flatMap 是一个转换操作,它可以将一个 RDD 中的每个元素转化为多个元素,并将这些元素合并为一个新的 RDD。具体来说,flatMap 操作将一个函数应用于 RDD 中的每个元素,该函数将每个元素转化为一个序列(可以是空序列),然后将这些序列合并成一个新的 RDD。
在实际应用中,flatMap 通常用于将一行文本拆分成单词或者将一个序列转化为多个元素等场景。下面是一个使用 flatMap 将一行文本拆分成单词的例子:
```
val lines: RDD[String] = sc.textFile("data.txt")
val words: RDD[String] = lines.flatMap(line => line.split(" "))
```
在上述代码中,我们首先使用 `textFile()` 方法读取一个文本文件,并得到一个 `RDD[String]` 类型的 `lines`。然后,我们使用 `flatMap()` 方法将每个 `String` 类型元素(即文本行)转化为多个 `String` 类型元素(即单词),最终得到一个包含所有单词的 `RDD[String]` 类型的 `words`。
需要注意的是,flatMap 操作返回的 RDD 中的元素数量可能与输入 RDD 的元素数量不同,因此 flatMap 操作是一个扁平化操作。
rdd.flatMap()
flatMap函数是一种对RDD中的每个元素进行映射操作之后再展开的函数。它首先对每个元素进行映射操作,然后将映射结果展开为一个新的集合,并将所有集合合并为一个平铺的结果。
在给定的例子中,rdd1是一个包含1、2、3和3的RDD。调用flatMap函数后,对于每个元素x,我们将其映射为x到3之间的所有整数,并将这些整数展开为一个新的集合。
所以,调用rdd1.flatMap(x=>x.to(3)).collect将返回一个包含2、3、4和4的数组。