spark map函数

在Spark中，`map()`函数是一种转换操作，它可以将RDD中的每个元素应用于一个函数，并返回一个新的RDD，其中包含已应用该函数的结果。`map()`函数的语法如下：

rdd.map(func)

其中，`rdd`是一个RDD对象，`func`是一个处理每个元素的函数。`func`函数需要接受一个参数，即RDD中的每个元素，并返回一个处理后的结果。

示例：

假设我们有一个包含数字的RDD对象，我们希望将每个数字都加上1，可以使用`map()`函数来实现：

# 创建一个RDD对象
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])

# 定义一个函数，将每个数字加1
def add_one(x):
    return x + 1

# 将函数应用于RDD对象中的每个元素
result_rdd = rdd.map(add_one)

# 输出结果
print(result_rdd.collect()) # [2, 3, 4, 5, 6]

在上面的例子中，我们定义了一个函数`add_one()`，用于将每个元素加1。然后，我们将该函数应用于RDD对象中的每个元素，得到一个新的RDD对象`result_rdd`，其中包含已经加1的结果。最后，我们使用`collect()`函数将结果收集并输出。