使用测试。以Md为例:

➜  spark-1.6.1 cat test.md
This is the first line;
This is the second line;
This is the last line.

scala> val textFile = sc.textFile("test.md")
scala> textFile.map(line => line.split(" ")).count()
res2: Long = 3

scala> textFile.flatMap(line => line.split(" ")).count()
res3: Long = 15

scala> textFile.map(line => line.split(" ")).collect()
res0: Array[Array[String]] = Array(Array(This, is, the, first, line;), Array(This, is, the, second, line;), Array(This, is, the, last, line.))

scala> textFile.flatMap(line => line.split(" ")).collect()
res1: Array[String] = Array(This, is, the, first, line;, This, is, the, second, line;, This, is, the, last, line.)

如果您使用映射方法，您将得到测试线。md，对于flatMap方法，您将得到字数。

map方法类似于flatMap，它们都返回一个新的RDD。map方法经常使用返回一个新的RDD, flatMap方法经常使用分割词。

使用测试。以Md为例:

➜  spark-1.6.1 cat test.md
This is the first line;
This is the second line;
This is the last line.

scala> val textFile = sc.textFile("test.md")
scala> textFile.map(line => line.split(" ")).count()
res2: Long = 3

scala> textFile.flatMap(line => line.split(" ")).count()
res3: Long = 15

scala> textFile.map(line => line.split(" ")).collect()
res0: Array[Array[String]] = Array(Array(This, is, the, first, line;), Array(This, is, the, second, line;), Array(This, is, the, last, line.))

scala> textFile.flatMap(line => line.split(" ")).collect()
res1: Array[String] = Array(This, is, the, first, line;, This, is, the, second, line;, This, is, the, last, line.)

如果您使用映射方法，您将得到测试线。md，对于flatMap方法，您将得到字数。

map方法类似于flatMap，它们都返回一个新的RDD。map方法经常使用返回一个新的RDD, flatMap方法经常使用分割词。

对于所有想要PySpark相关的人:

示例转换:flatMap

>>> a="hello what are you doing"
>>> a.split()

['hello'， 'what'， 'are'， 'you'， 'doing']

>>> b=["hello what are you doing","this is rak"]
>>> b.split()

回溯(最近一次调用): 文件“”，第1行，在 AttributeError: 'list'对象没有属性'split'

>>> rline=sc.parallelize(b)
>>> type(rline)

>>> def fwords(x):
...     return x.split()


>>> rword=rline.map(fwords)
>>> rword.collect()

[[‘你好’,‘什么’,‘是’,‘你’,‘做’],[‘这个’,‘是’,'爱你']]

>>> rwordflat=rline.flatMap(fwords)
>>> rwordflat.collect()

[‘你好’,‘什么’,‘是’,‘你’,‘做’,‘这’,‘是’,‘爱’)

希望能有所帮助。

地图:

是一种高阶方法，它接受一个函数作为输入，并将其应用于源RDD中的每个元素。

http://commandstech.com/difference-between-map-and-flatmap-in-spark-what-is-map-and-flatmap-with-examples/

flatMap:

接受输入函数的高阶方法和转换操作。

Flatmap和Map都转换集合。

的区别:

地图(函数) 返回一个新的分布式数据集，该数据集通过函数func传递源的每个元素。

flatMap(函数) 类似于map，但是每个输入项可以映射到0个或多个输出项(因此func应该返回Seq而不是单个项)。

变换函数为: map:输入一个元素->输出一个元素。 flatMap:输入一个元素->输出0个或更多元素(一个集合)。

通常我们在hadoop中使用字数计算示例。我将使用相同的用例，将使用map和flatMap，我们将看到它如何处理数据的区别。

下面是示例数据文件。

hadoop is fast
hive is sql on hdfs
spark is superfast
spark is awesome

上面的文件将使用map和flatMap进行解析。

使用地图

>>> wc = data.map(lambda line:line.split(" "));
>>> wc.collect()
[u'hadoop is fast', u'hive is sql on hdfs', u'spark is superfast', u'spark is awesome']

输入有4行，输出大小也是4，即N个元素==> N个元素。

使用flatMap

>>> fm = data.flatMap(lambda line:line.split(" "));
>>> fm.collect()
[u'hadoop', u'is', u'fast', u'hive', u'is', u'sql', u'on', u'hdfs', u'spark', u'is', u'superfast', u'spark', u'is', u'awesome']

输出与map不同。

让我们为每个键赋值1以获得单词计数。

fm:使用flatMap创建的RDD wc:使用map创建RDD

>>> fm.map(lambda word : (word,1)).collect()
[(u'hadoop', 1), (u'is', 1), (u'fast', 1), (u'hive', 1), (u'is', 1), (u'sql', 1), (u'on', 1), (u'hdfs', 1), (u'spark', 1), (u'is', 1), (u'superfast', 1), (u'spark', 1), (u'is', 1), (u'awesome', 1)]

然而，RDD wc上的flatMap将给出以下不希望看到的输出:

>>> wc.flatMap(lambda word : (word,1)).collect()
[[u'hadoop', u'is', u'fast'], 1, [u'hive', u'is', u'sql', u'on', u'hdfs'], 1, [u'spark', u'is', u'superfast'], 1, [u'spark', u'is', u'awesome'], 1]

如果使用map而不是flatMap，则无法获得单词计数。

根据定义，map和flatMap的区别是:

map:它通过对每个元素应用给定的函数来返回一个新的RDD RDD。函数在map中只返回一个项。 flatMap:与map类似，它通过应用函数返回一个新的RDD 到RDD的每个元素，但输出是平坦的。