作為spark初學者對,一直對map與flatMap兩個函數比較難以理解,這幾天看了和寫了不少例子,終於把它們搞清楚了 兩者的區別主要在於action后得到的值 例子: 上述代碼中,打印結果1、2、3分別如下面三圖 打印結果1 打印結果2 打印 ...
HDFS到HDFS過程 看看map 和flatmap的位置 Flatmap 和map 的定義 map 是將函數用於RDD中的每個元素,將返回值構成新的RDD。 flatmap 是將函數應用於RDD中的每個元素,將返回的迭代器的所有內容構成新的RDD 例子: val rdd sc.parallelize List coffee panda , happy panda , happiest panda ...
2020-05-28 23:04 0 1119 推薦指數:
作為spark初學者對,一直對map與flatMap兩個函數比較難以理解,這幾天看了和寫了不少例子,終於把它們搞清楚了 兩者的區別主要在於action后得到的值 例子: 上述代碼中,打印結果1、2、3分別如下面三圖 打印結果1 打印結果2 打印 ...
Spark算子:RDD基本轉換操作(1)–map、flatMap、distinct 關鍵字:Spark算子、Spark RDD基本轉換、map、flatMap、distinct map 將一個RDD中的每個數據項,通過map中的函數映射變為一個新的元素。 輸入分區 ...
map將函數作用到數據集的每一個元素上,生成一個新的分布式的數據集(RDD)返回 map函數的源碼: map將每一條輸入執行func操作並對應返回一個對象,形成一個新的rdd,如源碼中的rdd.map(lambda x: (x, 1) --> ...
博客中有兩段很長的代碼,我們重點關注第一段的43行和第二段的47行,我們可以看到第一段用了flatmap而第二段用了map。那這之間有什么區別呢? 第一段代碼是以空格為間隔符讀取統計txt文檔中出現的單詞數量,其中要注意的是行與行之間的分隔符也是 ...
RDD flatMap 操作例子: flatMap,對原RDD的每個元素(行)執行函數操作,然后把每行都“拍扁” [training@localhost ~]$ hdfs dfs -put cats.txt[training@localhost ~]$ hdfs dfa -cat ...
map和FlatMap之間區別? 這兩者都是遍歷RDD中數據,並對數據進行數據操作,並且會的到一個全新RDD Map多用於計算或處理一些特殊數據類型,不能使用扁平化處理的數據類型 flatMap不僅可以對數據遍歷處理,而且可以將存在RDD中集合中數據進行處理並且存儲到一個新的集合中 ...
spark版本:spark 2.0.2 scala版本:2.11.8 服務器版本:CentOS 6.7 對比map和flatMap在RDD中的使用: val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("one two three four five six seven ...
總結 map的作用很容易理解就是對rdd之中的元素進行逐一進行函數操作,映射為另外一個rdd。 flatMap的操作是將函數應用於rdd之中的每一個元素,將返回的迭代器的所有內容構成新的rdd。通常用來切分單詞。 1. map會對每一條輸入進行指定的操作,然后為每一條輸入返回一個對象。 2. ...