val map = flatmap.map((_, 1))

这段代码是将一个扁平化的数据结构（例如一个嵌套的列表）转换成一个由元素及其对应次数组成的元组列表。具体来说，`flatmap` 是一个函数，它将一个输入元素转换成一个包含零个或多个输出元素的列表。`map` 是另一个函数，它将一个元素转换成另一个元素。在这个例子中，`map` 的作用是将 `flatmap` 中的每个元素转换成一个元组 `(元素, 1)`，表示该元素出现了一次。最终的结果是一个由这些元组组成的列表。

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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。

解释一下这段代码的意思 kafkaTopicDS.map(_.value) .flatMap(_.split(",")) .map(x => (x, 1L)) .reduceByKey(_ + _) .transform(data => { val sortData = data.sortBy(_._2, false) sortData })

这段代码涉及到 Spark Streaming 对从 Kafka 中拉取过来的数据进行处理的一些流程，下面逐行进行解释：

1. `kafkaTopicDS.map(_.value)`：将从 Kafka 中拉取的数据集合 `kafkaTopicDS` 中的每个元素（每个元素都是一个 Kafka 的消息）的值取出来，即将每个消息转化为字符串。这里使用了 `_` 代替了每个元素，`_.value` 表示取出每个元素的值，即消息内容。

2. `.flatMap(_.split(","))`：对每个从 Kafka 中拉取来的消息进行分割，即将每个字符串按照逗号进行分割，并将分割后的结果扁平化为一个字符串数组。

3. `.map(x => (x, 1L))`：将每个分割后的字符串转化为一个键值对，其中键为该字符串，值为 1，表示该字符串出现了一次。

4. `.reduceByKey(_ + _)`：根据键将数据集合分组，并对每组中的值进行累加，即计算每个字符串在数据集合中出现的次数。

5. `.transform(data => { ... })`：将数据集合 `data` 进行转换，并返回转换后的结果。`transform` 方法可以接收一个函数，该函数接收一个数据集合作为参数，并返回一个转换后的数据集合。

6. `val sortData = data.sortBy(_._2, false)`：将数据集合按照值降序排序，其中 `_._2` 表示数据集合中的每个元素的第二个值，即每个字符串在数据集合中出现的次数，`false` 表示降序排列。

7. `sortData`：返回最终的转换结果，即按照字符串出现次数降序排列的数据集合。

综上所述，这段代码的主要功能是对从 Kafka 中拉取过来的数据进行处理，统计每个字符串在数据集合中出现的次数，并按照次数降序排列。