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 ...
HDFS到HDFS过程 看看map 和flatmap的位置 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 例子: val rdd sc.parallelize List coffee panda , happy panda , happiest panda ...
2020-05-28 23:04 0 1119 推荐指数:
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 ...
Spark算子:RDD基本转换操作(1)–map、flatMap、distinct 关键字:Spark算子、Spark RDD基本转换、map、flatMap、distinct map 将一个RDD中的每个数据项,通过map中的函数映射变为一个新的元素。 输入分区 ...
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) --> ...
博客中有两段很长的代码,我们重点关注第一段的43行和第二段的47行,我们可以看到第一段用了flatmap而第二段用了map。那这之间有什么区别呢? 第一段代码是以空格为间隔符读取统计txt文档中出现的单词数量,其中要注意的是行与行之间的分隔符也是 ...
RDD flatMap 操作例子: flatMap,对原RDD的每个元素(行)执行函数操作,然后把每行都“拍扁” [training@localhost ~]$ hdfs dfs -put cats.txt[training@localhost ~]$ hdfs dfa -cat ...
map和FlatMap之间区别? 这两者都是遍历RDD中数据,并对数据进行数据操作,并且会的到一个全新RDD Map多用于计算或处理一些特殊数据类型,不能使用扁平化处理的数据类型 flatMap不仅可以对数据遍历处理,而且可以将存在RDD中集合中数据进行处理并且存储到一个新的集合中 ...
spark版本:spark 2.0.2 scala版本:2.11.8 服务器版本:CentOS 6.7 对比map和flatMap在RDD中的使用: val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("one two three four five six seven ...
总结 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。 1. map会对每一条输入进行指定的操作,然后为每一条输入返回一个对象。 2. ...