spark flatmap map区别
通过一个实验来看Spark 中map 与flatMap 的区别。 步骤一：将测试数据放到hdfs上面. hadoopdfs -put data1/test1.txt /tmp/test1.txt. 该测试数据有两行文本：. 步骤二：在Spark中创建一个RDD来读取hdfs文件/tmp/test1.txt. 步骤三：查看map函数的返回值. 得到map函数返回的RDD: 查看map函数的返回值——文件中的 ..., 以前总是分不清楚spark中flatmap和map的区别，现在弄明白了，总结分享给大家，先看看flatmap和map的定义。 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。 flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD 有些拗口，看看例子就明白了。 val rdd ...,Spark之中map与flatMap的区别一直不太明白spark之中map与flatMap之间的区别。map的作用很容易理解就是对rdd之中的元素进行逐一进行函数操作映射为另外一个rdd。flatMap的操作是将函数应用于rdd之中的每一个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的rdd。通常用来切分单词。区别1： flatMap返回的是迭代器中的元素。 , map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化（即将所有对象合并为一个对象） Example: data 有两行数据： a,b,c 1,2,3 scala>data.map(line1 => line1.split(",")).collect() res11: Array[Array[String]] = Array(Array(a, b, c),Array(1, 2, 3)) scala>data.flatMap(line1,以前总是分不清楚spark中flatmap和map的区别，现在弄明白了，总结分享给大家，先看看flatmap和map的定义。 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成 ... Spark之中map与flatMap的区别一直不太明白spark之中map与flatMap之间的区别。map的作用很容易理解就是对rdd之中的元素进行逐一进行函数操作映射为另外 ... , Spark 中map 与flatMap 的区别简而言之，flatMap是在map的基础上合并数据。通过一个实验来看Spark 中map 与flatMap 的区别。步骤一：将测试数据放到hdfs上面hadoopdfs -put data1/test1.txt /tmp/test1.txt该测试数据有两行文本：步骤二：在Spark中创建一个RDD来读取hdfs文件/tmp/test1.txt., 本文介绍了Spark中map(func)和flatMap(func)这两个函数的区别及具体使用。 函数原型1.map(func) 将原数据的每个元素传给函数func进行格式化，返回一个新的分布式数据集。(原文：Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a fun., Spark之中map与flatMap的区别一直不太明白spark之中map与flatMap之间的区别。map的作用很容易理解就是对rdd之中的元素进行逐一进行函数操作映射为另外一个rdd。flatMap的操作是将函数应用于rdd之中的每一个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的rdd。通常用来切分单词。区别1： flatMap返回的是 ..., spark中flatMap函数用法--spark学习（基础） - 博客频道- CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/u010824591/article/details/50732996说明在spark中map函数和flatMap函数是两个比较常用的函数。其中map：对集合中每个元素进行操作。 flatMap：对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。 实际使用场景这个场...
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