简述Spark的map和flatmap的区别？

八股文_Spark 0 16

map和flatMap都是Spark中常用的转换操作，它们用于将数据集中的每个元素通过某种函数进行转换，区别在于输出的结果结构不同：

map：
- map操作会将数据集中的每个元素通过指定的函数进行转换，每个输入元素都会映射为一个输出元素。
- 结果是一对一的转换，即输入数据集中的每个元素都有一个对应的输出元素。
例子：
```
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4])
result = rdd.map(lambda x: x * 2)
# 结果：[2, 4, 6, 8]
```
Python
flatMap：
- flatMap操作会将数据集中的每个元素通过指定的函数进行转换，每个输入元素可以映射为零个或多个输出元素。
- 结果是一对多的转换，即输入数据集中的每个元素可以产生任意数量的输出元素，甚至没有输出。
- flatMap将所有输出的元素“扁平化”成一个新的数据集，而不是一个嵌套的集合。
例子：
```
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3])
result = rdd.flatMap(lambda x: (x, x * 2))
# 结果：[1, 2, 2, 4, 3, 6]
```
Python

map操作的特点：
- map是对数据集中的每个元素进行独立的转换，返回一个新集合，集合中的元素个数与原始集合一致。
- map的返回值是一个新的RDD，RDD中的每个元素是通过对原始元素应用函数得到的。
- 例如，对于RDD [1, 2, 3, 4]，执行map后每个元素会乘以2，结果为 [2, 4, 6, 8]，这里每个输入元素都有一个对应的输出。
flatMap操作的特点：
- flatMap也是对数据集中的每个元素进行转换，但与map不同的是，它返回的是一个扁平化的数据集。每个输入元素可以映射到一个集合或多个元素，甚至为空。
- flatMap可以用于处理像分词、提取多个值等场景，它不仅进行转换，还“扁平化”了结果，消除了嵌套集合。
- 例如，对于RDD [1, 2, 3]，执行flatMap后可以将每个元素映射到多个元素，如 (1, 2), (2, 4), (3, 6)，最终合并成一个新的RDD [1, 2, 2, 4, 3, 6]。
应用场景的不同：
- map适用于每个输入元素只产生一个输出元素的情况，如对每个元素做简单的计算或转换。
- flatMap适用于每个输入元素可能会产生多个输出元素的情况，如拆分字符串、扩展数据等。例如，在文本处理时，可以用flatMap进行分词操作，将每个句子分解为多个词。

例子说明：

map：

rdd = sc.parallelize(["apple", "banana", "cherry"])
result = rdd.map(lambda x: x.upper())
# 输出：['APPLE', 'BANANA', 'CHERRY']

这里，`map`将每个水果的名称转换为大写，结果是一一对应的。

flatMap：
“`python
rdd = sc.parallelize(["apple orange", "banana cherry", "grape mango"])
result = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
# 输出：['apple', 'orange', 'banana', 'cherry', 'grape', 'mango']
“`
在这个例子中，`flatMap`通过`split(” “)`将每个句子分割成多个词并返回一个扁平化的RDD。

选择使用map还是flatMap，取决于你的需求：
– 如果你需要每个元素对应一个转换后的元素，使用map。
– 如果你需要每个元素生成多个元素（或零个元素），并将结果扁平化，使用flatMap。