大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
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。
理解扁平化可以举个简单例子
val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))
arr.flatmap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)输出结果为
A
1
B
2
C
3如果用map
val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))
arr.map(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)输出结果
A1
B2
C3所以flatMap扁平话意思大概就是先用了一次map之后对全部数据再一次map。
实际使用场景
这个场景是我曾经在写代码过程中遇到的难题，在字符串中如何统计相邻字符对出现的次数。意思就是如果有A;B;C;D;B;C字符串，则（A,B）,(C,D),(D,B)相邻字符对出现一次，(B,C)出现两次。
如有数据
A;B;C;D;B;D;C
B;D;A;E;D;C
A;B统计相邻字符对出现次数代码如下
data.map(_.split(";")).flatMap(x=>{
for(i<-0 until x.length-1) yield (x(i)+","+x(i+1),1)
}).reduceByKey(_+_).foreach(println)输出结果为
(A,E,1)
(E,D,1)
(D,A,1)
(C,D,1)
(B,C,1)
(B,D,2)
(D,C,2)
(D,B,1)
(A,B,2)此例子就是充分运用了flatMap的扁平化功能。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/140836.html原文链接：https://javaforall.cn
【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】： 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...
