谁能给我解释一下map和flatMap之间的区别,以及它们各自的良好用例是什么?

“flatten the results”是什么意思? 它有什么好处?


当前回答

map(func)返回一个新的分布式数据集,该数据集通过func声明的函数传递源的每个元素。map()是单个项

其间

flatMap(func)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应该返回一个Sequence而不是单个项。

其他回答

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。

map(func)返回一个新的分布式数据集,该数据集通过func声明的函数传递源的每个元素。map()是单个项

其间

flatMap(func)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应该返回一个Sequence而不是单个项。

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。

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]]

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)。