Spark 之 map 与 flatMap 的区别

本文主要是介绍Spark 之 map 与 flatMap 的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

map 函数

它将某个函数应用到集合中的每个元素，并产生一个结果集合。

我们可以这样对列表的元素进行平方：

scala> list1
res3: List[Int] = List(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> list1.map(x=>x*x)
res4: List[Int] = List(0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100)

flatten 函数

将嵌套结构扁平化为一个层次的集合

scala> List(List(1, 2), List(3, 4)).flatten
res0: List[Int] = List(1, 2, 3, 4)

flatMap 函数

flatMap是map的一种扩展。在flatMap中，我们会传入一个函数，该函数对每个输入都会返回一个集合（而不是一个元素），然后，flatMap把生成的多个集合“拍扁”成为一个集合。

scala> val list3 = 10 to 20 toList
list3: List[Int] = List(10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20)scala> val list2 = 1 to 10 toList
list2: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)scala> val list4 = List(list2, list3)
list4: List[List[Int]] = List(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), List(10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20))scala> list4.flatMap(x=>x.map(y=>y*2))
res2: List[Int] = List(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40)

注：flatMap并不一定用于元素是序列的列表，他只需要应用的函数返回的结果是GenTraversableOnce即可（列表的父类），例如：

scala> List(1,2,3,4,5)
res0: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)scala> res0.flatMap(x => 1 to x )
res1: List[Int] = List(1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5)

flatMap还可以看作是flatten和map两种的结合

scala> val nestedNumbers = List(List(1, 2), List(3, 4))
nestedNumbers: List[List[Int]] = List(List(1, 2), List(3, 4))scala> nestedNumbers.flatMap(x => x.map(_ * 2))
res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)//等价于scala> nestedNumbers.map((x: List[Int]) => x.map(_ * 2)).flatten
res1: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)

由以上代码可以看出，flatMap是map和flatten操作的结合，先进行map操作，然后再进行flatten操作；flatMap还可以去除掉空元素NONE。

map VS flatMap

map函数的用法，顾名思义，将一个函数传入map中，然后利用传入的这个函数，将集合中的每个元素处理，并将处理后的结果返回。而flatMap与map唯一不一样的地方就是传入的函数在处理完后返回值必须是List，其实这也不难理解，既然是flatMap，那除了map以外必然还有flat的操作，所以需要返回值是List才能执行flat这一步。

例子：

object collection_t1 {def flatMap1(): Unit = {val li = List(1,2,3)val res = li.flatMap(x => x match {case 3 => List('a','b')case _ => List(x*2)  //输出需要为 List})println(res)}def map1(): Unit = {val li = List(1,2,3)val res = li.map(x => x match {case 3 => List('a','b')case _ => x*2 // 输入不需要为 List})println(res)}def main(args: Array[String]): Unit = {flatMap1()map1()}
}

输出为：

List(2, 4, a, b)
List(2, 4, List(a, b))

特别的例子：

scala> val books = List("Hadoop", "Hive", "HDFS")
books: List[String] = List(Hadoop, Hive, HDFS)scala>  books map (s => s.toList)
res3: List[List[Char]] = List(List(H, a, d, o, o, p), List(H, i, v, e), List(H, D, F, S))scala>  books flatMap (s => s.toList)
res2: List[Char] = List(H, a, d, o, o, p, H, i, v, e, H, D, F, S)scala> books.map(s => s.toUpperCase)
res1: List[String] = List(HADOOP, HIVE, HDFS)// flatMap函数的输出结果必须为List，然后才进行flatten,因此，需要将s.toUpperCase生成的 String
// 转为为List，如 “HADOOP”.toList 变为 List[Char] = List(H, A, D, O, O, P)，进行了隐式转换
// 在进行 flatten
scala> books.flatMap(s => s.toUpperCase)
res0: List[Char] = List(H, A, D, O, O, P, H, I, V, E, H, D, F, S)

这篇关于Spark 之 map 与 flatMap 的区别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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