Spark之中map与flatMap的区别

之前老是分不清楚spark中flatmap和map的区别，如今弄明白了，总结分享给你们，先看看flatmap和map的定义。

• map()是将函数用于RDD中的每一个元素，将返回值构成新的RDD。

• flatmap()是将函数应用于RDD中的每一个元素，将返回的迭代器的全部内容构成新的RDD

有些拗口，看看例子就明白了。

val rdd = sc.parallelize(List("coffee panda","happy panda","happiest panda party"))

rdd.map(x=>x).collect
res9: Array[String] = Array(coffee panda, happy panda, happiest panda party)

rdd.flatMap(x=>x.split(" ")).collect
res8: Array[String] = Array(coffee, panda, happy, panda, happiest, panda, party)

flatMap说明白就是先map而后再flat，再来看个例子

val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,3))
scala> rdd1.map(x=>x+1).collect
res10: Array[Int] = Array(2, 3, 4, 4)
scala> rdd1.flatMap(x=>x.to(3)).collect
res11: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 2, 3, 3, 3)

这下应该彻底明白了吧，不懂给我留言，欢迎指正。