flatmap怎么压扁的举个例子

flatMap函数可以将一个RDD中的每个元素通过一个函数转换为多个元素，并将这些元素合并成一个新的RDD。举个例子来说明，假设我们有一个包含多个句子的RDD，我们想要将每个句子拆分成单词，并将所有单词合并成一个新的RDD。我们可以使用flatMap函数来实现这个操作。

假设我们有一个RDD包含以下句子：
- "Hello world"
- "How are you"

我们可以定义一个函数，将每个句子拆分成单词：

def splitSentence(sentence: String): Array\[String\] = {
  sentence.split(" ")
}

然后，我们可以使用flatMap函数将这个函数应用到RDD中的每个元素：

val sentencesRDD = // 假设这是包含句子的RDD
val wordsRDD = sentencesRDD.flatMap(splitSentence)

最后，我们得到的wordsRDD将包含以下单词：
- "Hello"
- "world"
- "How"
- "are"
- "you"

这个例子中，flatMap函数将每个句子拆分成单词，并将所有单词合并成一个新的RDD。这就是flatMap函数的"压扁"操作。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [spark—map与flatmap的区别之用flatmap代替map.filter/filter.map组合](https://blog.csdn.net/voidfaceless/article/details/102515437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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