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map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化(即将所有对象合并为一个对象) e.g. // data 有两行数据,第一行 a,b,c,第二行1,2,3 scala>data.map(line1 => line1.split(",")).collect() res11: Array[Array[String]] = ...

以前总是分不清楚Spark中flatmap和map的区别,现在弄明白了,总结分享给大家,先看看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...

Spark 中 map函数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;而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”。 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...

来兄弟我先给你解释下这个flatmap算子,看看源码解释,它的返回值是一个数组RDDdef flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] = withScope { val cleanF = sc.clean(f) new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter)...

http://blog.csdn.net/u010824591/article/details/50732996

map 是把 function 作用到每个 element,针对的是 element。 mapPartitions 是把 function 作用到每个 partition,针对的是 partition 内部的 iterator。

以前总是分不清楚Spark中flatmap和map的区别,现在弄明白了,总结分享给大家,先看看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

map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化(即将所有对象合并为一个对象) e.g. // data 有两行数据,第一行 a,b,c,第二行1,2,3 scala>data.map(line1 => line1.split(",")).collect() res11: Array[Array[String]] = ...

map( ):接收一个函数,应用到RDD中的每个元素,然后为每一条输入返回一个对象。 flatMap( ):接收一个函数,应用到RDD中的每个元素,返回一个包含可迭代的类型(如list等)的RDD,可以理解为先Map(),后flat().

MapReduce从出现以来,已经成为Apache Hadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美:大规模日志处理,ETL批处理操作等。 随着Hadoop使用范围的不断扩大,人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop 2将资源管...

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