spark map()和flatmap

Spark中的map()和flatMap()函数都是对RDD中的每个元素应用一个函数，但它们的返回值不同。

map()函数将RDD中的每个元素传递给函数，生成一个新的RDD，新RDD中的元素是函数的返回值。而flatMap()函数将RDD中的每个元素传递给函数，函数返回一个序列，然后将所有序列合并成一个序列，生成一个新的RDD。

以下是一个使用map()函数的例子，假设我们有一个包含数字的RDD，我们想将每个数字都加1：

val nums = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
val plusOne = nums.map(x => x + 1)
println(plusOne.collect().mkString(", "))

输出结果为：2, 3, 4, 5, 6

以下是一个使用flatMap()函数的例子，假设我们有一个包含字符串的RDD，我们想将每个字符串按空格分割成单词：

val lines = sc.parallelize(List("hello world", "how are you", "spark is cool"))
val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))
println(words.collect().mkString(", "))

输出结果为：hello, world, how, are, you, spark, is, cool

--相关问题--:
1. Spark中还有哪些常用的转换函数？
2. map()和flatMap()函数的性能有何区别？
3.