Array.flatMap()

时间: 2023-08-16 19:13:07 浏览: 228
Array.flatMap() 是一个 JavaScript 数组方法,用于将数组中的每个元素应用于给定的回调函数,并将结果压缩到一个新数组中。 它的作用类似于 Array.map() 方法,但是在回调函数返回一个数组时,会自动将返回的数组展开为单个元素,并将这些元素合并到最终的结果数组中。 以下是一个示例: ```javascript const arr = [1, 2, 3, 4]; const result = arr.flatMap(num => [num, num * 2]); console.log(result); // Output: [1, 2, 2, 4, 3, 6, 4, 8] ``` 在上述示例中,flatMap() 方法首先将每个元素 `num` 映射为一个包含 `num` 和 `num * 2` 的数组。然后,它将这些数组展开为单个元素,并将它们合并到最终的结果数组中。 请注意,flatMap() 方法是在 ES2019 中引入的,因此在使用之前请确保你的 JavaScript 环境支持该方法。
相关问题

val result2: Map[String, Int] = array.flatMap(_.split(" ")) .map(x => (x, 1))

这行代码的作用是将一个字符串数组拆分成单词并进行计数,最终返回一个单词及其出现次数的 Map。具体来说,该行代码首先通过 `flatMap` 方法将字符串数组中的每个字符串按照空格进行拆分,并将拆分后的单词扁平化为一个新的数组;接着,对于数组中的每个单词,使用 `map` 方法将其转换为一个二元组 `(x, 1)`,表示该单词出现了一次;最后,对新生成的二元组数组进行统计,将每个单词出现的次数相加,得到一个单词及其出现次数的 Map。

.flatMap()

.flatMap() 是一个操作符,它可以将一个 Observable 中的每个元素转换成一个 Observable,然后将这些 Observable 合并成一个新的 Observable 并发射出去。 例如,我们有一个 Observable,它发射出一个字符串数组 ["Hello", "World"],我们可以使用 flatMap() 操作符将每个字符串转换成一个 Observable,并将这些 Observable 合并成一个新的 Observable: ``` Observable.just("Hello", "World") .flatMap(str -> Observable.fromArray(str.split(""))) .subscribe(System.out::println); ``` 输出结果为: ``` H e l l o W o r l d ``` 在这个例子中,我们使用 flatMap() 将每个字符串转换成一个字符数组的 Observable,并将这些 Observable 合并成一个新的 Observable。最终,我们订阅这个新的 Observable 并打印出每个字符。
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改进代码:import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream} object UpdateStateByKeyTest { //newValues表示当前批次汇总成的(K,V)中相同K的所有V //runningCount表示历史的所有相同key的value总和 def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = { val newCount = runningCount.getOrElse(0) + newValues.sum Some(newCount) } def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkConf对象 val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("UpdateStateByKeyTest").setMaster("local[2]") //2.创建SparkContext对象 val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf) //3.设置日志级别 sc.setLogLevel("WARN") //4.创建StreamingContext,两个参数:1.SparkContext对象 2.批处理时间间隔 val ssc: StreamingContext = new StreamingContext(sc, Seconds(5)) //5.配置检查点目录,使用updateStateByKey()方法必须配置检查点目录 ssc.checkpoint("./") //6.连接socket服务,需要socket的地址,端口号,存储级别 val dstream: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("192.168.92.131", 9999) //7.按空格切分每一行,并且将切分出来的单词出现的次数记录为1 val wordAndOne: DStream[(String, Int)] = dstream.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1)) //8.调用UpdateStateByKey操作,统计每个单词在全局中出现的次数 val result: DStream[(String,Int)] = wordAndOne.updateStateByKey(updateFunction) //9.打印输出结果 result.print() //10.开启流式计算 ssc.start() //11.用于保持程序一直运行,除非人为干预停止 ssc.awaitTermination() } }

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