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。

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。

下面是一个不同的例子，作为一个spark-shell会话:

首先是一些数据——两行文本:

val rdd = sc.parallelize(Seq("Roses are red", "Violets are blue"))  // lines

rdd.collect

    res0: Array[String] = Array("Roses are red", "Violets are blue")

现在，map将一个长度为N的RDD转换为另一个长度为N的RDD。

例如，它将两行映射为两行长度:

rdd.map(_.length).collect

    res1: Array[Int] = Array(13, 16)

但是flatMap(松散地说)将长度为N的RDD转换为N个集合的集合，然后将这些集合平展为单个结果RDD。

rdd.flatMap(_.split(" ")).collect

    res2: Array[String] = Array("Roses", "are", "red", "Violets", "are", "blue")

我们每行有多个单词，而且每行有多行，但我们最终得到一个单词输出数组

为了说明这一点，从一个行集合到一个单词集合的flatMapping如下:

["aa bb cc", "", "dd"] => [["aa","bb","cc"],[],["dd"]] => ["aa","bb","cc","dd"]

因此，对于flatMap，输入和输出rdd通常具有不同的大小。

如果我们试图使用map与我们的split函数，我们将以嵌套结构结束(RDD的单词数组，类型为RDD[Array[String]])，因为我们必须对每个输入只有一个结果:

rdd.map(_.split(" ")).collect

    res3: Array[Array[String]] = Array(
                                     Array(Roses, are, red), 
                                     Array(Violets, are, blue)
                                 )

最后，一个有用的特殊情况是映射到一个可能不返回答案的函数，因此返回一个Option。我们可以使用flatMap过滤出返回None的元素，并从返回Some的元素中提取值:

val rdd = sc.parallelize(Seq(1,2,3,4))

def myfn(x: Int): Option[Int] = if (x <= 2) Some(x * 10) else None

rdd.flatMap(myfn).collect

    res3: Array[Int] = Array(10,20)

(注意这里Option的行为很像一个只有一个元素或者没有元素的列表)

map和flatMap输出的差异:

1. flatmap

val a = sc.parallelize(1 to 10, 5)

a.flatMap(1 to _).collect()

输出:

 1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

2.地图:

val a = sc.parallelize(List("dog", "salmon", "salmon", "rat", "elephant"), 3)

val b = a.map(_.length).collect()

输出:

3 6 6 3 8

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)。

区别可以从下面的pyspark代码示例中看到:

rdd = sc.parallelize([2, 3, 4])
rdd.flatMap(lambda x: range(1, x)).collect()
Output:
[1, 1, 2, 1, 2, 3]


rdd.map(lambda x: range(1, x)).collect()
Output:
[[1], [1, 2], [1, 2, 3]]