大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
说明
在spark中map函数和flatMap函数是两个比较常用的函数。其中
map：对集合中每个元素进行操作。
flatMap：对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。
理解扁平化可以举个简单例子
val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))
arr.flatmap(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)输出结果为
A
1
B
2
C
3如果用map
val arr=sc.parallelize(Array(("A",1),("B",2),("C",3)))
arr.map(x=>(x._1+x._2)).foreach(println)输出结果
A1
B2
C3所以flatMap扁平话意思大概就是先用了一次map之后对全部数据再一次map。
实际使用场景
这个场景是我曾经在写代码过程中遇到的难题，在字符串中如何统计相邻字符对出现的次数。意思就是如果有A;B;C;D;B;C字符串，则（A,B）,(C,D),(D,B)相邻字符对出现一次，(B,C)出现两次。
如有数据
A;B;C;D;B;D;C
B;D;A;E;D;C
A;B统计相邻字符对出现次数代码如下
data.map(_.split(";")).flatMap(x=>{
for(i<-0 until x.length-1) yield (x(i)+","+x(i+1),1)
}).reduceByKey(_+_).foreach(println)输出结果为
(A,E,1)
(E,D,1)
(D,A,1)
(C,D,1)
(B,C,1)
(B,D,2)
(D,C,2)
(D,B,1)
(A,B,2)此例子就是充分运用了flatMap的扁平化功能。
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