简单讲,map和flatMap都是来完成Observable构造的数据到Observer接收数据的一个转换,这么说有点绕😋,直接看Demo。 第一步,我们构造数据结构: 构造一个课程: 构造学生,一个学生可以选择多门课程: 接下来初始化数据 ...
map和flatMap都是接受一个函数作为参数 Func map函数只有一个参数,参数一般是Func ,Func 的 lt I,O gt I,O模版分别为输入和输出值的类型,实现Func 的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据 flatMap函数也只有一个参数,也是Func ,Func 的 lt I,O gt I,O模版分别为输入和输出值的类型,实现Func 的call方法对I类型进行处 ...
2017-07-08 11:03 3 1272 推荐指数:
简单讲,map和flatMap都是来完成Observable构造的数据到Observer接收数据的一个转换,这么说有点绕😋,直接看Demo。 第一步,我们构造数据结构: 构造一个课程: 构造学生,一个学生可以选择多门课程: 接下来初始化数据 ...
map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码: map将每一条输入执行func操作并对应返回一个对象,形成一个新的rdd,如源码中的rdd.map(lambda x: (x, 1) --> ...
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作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: 上述代码中,打印结果1、2、3分别如下面三图 打印结果1 打印结果2 打印 ...
最近自己在学RxJava ,想到了一个东西,所以就在这里写下来。 首先是from()方法,他可以接收一个集合,然后将其中的子元素挨个拆出来,例如下面的代码: 基本上这个代码的含义等价于 而flatMap()的作用是输入一个Observable,再输出一个 ...
文章目录 1.前言 2. map 操作 3. flatMap 操作 4. 总结 1.前言 Java 8 提供了非常好用的 Stream API ,可以很方便的操作集合。今天我们来探讨两个 Stream 中间操作 map ...
假如我们有这样一个需求给定单词列表["Hello","World"],你想要返回列表["H","e","l", "o","W","r","d"],对于这样的需求,我们可能想到的第一个版本可能是这样子的: 这个方法的问题在于,传递给map方法的Lambda为每个单词返回了一个 ...
转自https://blog.csdn.net/wynjauu/article/details/78741093 假如我们有这样一个需求给定单词列表["Hello","World"] ...