rdd中flatmap和map的区别

### RDD中的`flatMap`与`map`操作的区别

在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）提供了多种转换操作来处理数据。其中两个常见的转换函数是`map`和`flatMap`。

#### `map`变换
对于每一个输入元素通过指定的函数f映射成一个新的元素形成新的RDD。这意味着如果有一个列表 `[a, b, c]` 并应用了一个简单的字符串转大写的`map`函数，则会得到另一个相同长度的新列表 `[A, B, C]`[^1]。

val rdd = sc.parallelize(List("apple", "banana", "orange"))
rdd.map(_.toUpperCase).collect()
// Array[String] = Array(APPLE, BANANA, ORANGE)

#### `flatMap`变换
不同于`map`的是，`flatMap`可以将单个输入元素转化为多个输出元素组成的可迭代集合，并最终把这些集合扁平化为单一的结果序列。因此当对上述例子使用`flatMap`时，假设我们想要获取单词内的字符而不是整个单词本身作为单独项存在的话：

val rdd = sc.parallelize(List("hello", "world"))
rdd.flatMap(word => word.toList).collect()
// Array[Char] = Array(h, e, l, l, o, w, o, r, l, d)

这种差异使得`flatMap`非常适合用来解析结构化的文本文件或将复合对象拆分成更细粒度的数据片段再与其他数据源联合分析等场景下工作。