## Spark Map 和 FlatMap 的区别
在 Spark 中，Map 和 FlatMap 是两个常用的转换操作，用于处理数据集。虽然它们看起来有些相似，但实际上在处理数据时有着明显的区别。在本文中，我们将详细介绍 Spark 中的 Map 和 FlatMap 的区别，并通过代码示例来说明它们的用法和效果。
### Map 和 FlatMap 的概念
在 Spark 中，Map 用
原创
2024-06-10 04:12:25
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1.updateStateByKey代码如下：//消费者配置，及读取日志过程省略..........
//输出数据格式，例如(20200328224742，(1,858,1))
li=(time,(flag.toInt,flag.toInt*fee.toInt,1))
// 这里是以时间为K，将K一样的V聚集成一个列表seq,当前K对应的状态V为state，然后只对V做运算，输出也只
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2024-08-06 19:36:17
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网上查阅一些资料，收集整理如下：1、 通用性spark更加通用，spark提供了transformation和action这两大类的多个功能api，另外还有流式处理sparkstreaming模块、图计算GraphX等等；mapreduce只提供了map和reduce两种操作，流计算以及其他模块的支持比较缺乏。2、 内存利用和磁盘开销MapReduce的设计：中间结果需要写磁盘，Reduce写HD
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2023-09-20 16:27:26
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HDFS到HDFS过程看看map 和flatmap的位置 Flatmap 和map 的定义 map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。flatmap()是将函数应用于RDD中的每个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD 例子：val rdd = sc.parallelize(List("coffee panda","happy panda","ha
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2023-07-11 17:49:05
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package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.sp
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2024-01-25 19:05:14
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作业：1.map与mapPartitions的区别（1）map是对rdd中的每一个元素进行操作；mapPartitions则是对rdd中的每个分区的迭代器进行操作（2）如果是普通的map，比如一个partition中有1万条数据。ok，那么你的function要执行和计算1万次。使用MapPartitions操作之后，一个task仅仅会执行一次function，function一次接收所有的par
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2023-10-01 15:29:46
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背景map和flatmap扁平化调用，从字面意思或者官网介绍，可能会给一些人在理解上造成困扰【包括本人】，所以今天专门花时间来分析，现整理如下：首先做一下名词解释-----------------------------------------------
原创
2022-03-10 15:05:40
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背景map和flatmap扁平化调用，从字面意思或者官网介绍，可能会给一些人在理解上造成困扰【包括本人】，所以今天专门花时间来分析，现整理如下：首先做一下名词解释------------------------------------------------我的理解map：map方法返回的是一个object，map将流中的当前元素替换为此返回值；flatMap：flatMap方...
原创
2021-05-28 22:34:18
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# Spark RDD 中的 FlatMap 和 Map 的区别
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的抽象，它让处理大规模数据集变得更加方便。在RDD操作中，`map`和`flatMap`是最常用的两个转换函数。虽然它们的名字相似，但它们的操作逻辑和使用场景却是有明显区别的。本文将深入探讨这两个操作的差异，并通过代码示例帮助读者更好地理解这两个概念。
## Map
原创
2024-10-11 09:18:14
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# 学习 Spark 中的 Map 和 FlatMap
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。对于初学者来说，熟悉 Spark 的基本操作是非常重要的，而 `map` 和 `flatMap` 是 Spark 中两个基本而又非常关键的转换操作。本文将详细介绍这两个函数，并通过一个示例演示如何在 Spark 中实现这些操作。
## 学习流程
| 步骤 | 描
本文翻译自：What's the difference between map() and flatMap() methods in Java 8?在Java 8中， Stream.map()和Stream.flatMap()方法之间有什么区别？ #1楼参考：https://stackoom.com/question/1nxsA/Java-中的map-和flatMap-方法有什么区别#2楼Stre
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2023-12-03 00:38:53
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转自:http://www.java265.com/JavaCourse/202206/3666.html Optional 类简介: Java8 新增了非常多的特性，而Optional 类就是其中一个新增的类 Optional 类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则
原创
2022-08-18 11:59:08
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Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象。 而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”： 官方解释 map:Returns a stream consisting of the results of applying the give ...
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2021-08-04 09:18:00
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map()和flatMap()的区别map将函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回flatMap会先执行map的操作，再将所有对象合并为一个对象，返回值是一个Sequence3.5.1 基本RDD首先来讲讲哪些转化操作和行动操作受任意数据类型的 RDD 支持。1. 针对各个元素的转化操作你很可能会用到的两个最常用的转化操作是 map() 和 filte...
原创
2022-07-18 14:57:37
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大家好，我是大圣。最近工作中使用Flink 状态比较多，但是遇到了各种各样的问题，比如应该什么时候使用KeyedState，什么时候应该使用Operator State，还有StateTTL过期的问题。趁着周末有时间，就把Flink 状态给总结一下。 Flink 状态初探熟悉Flink框架的小伙伴都知道Flink是一个实时流处理计算引擎，什么是流处理呢？我们来举个生活中的案例，大圣小时候在河边长大
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2024-06-12 15:35:40
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RxJava 笔记注意：这只是学习的过程，为了学习rxjava是怎么由callback嵌套转换而来，其中的map和flatMap 都只是精简过后的一个概念，不是真正的样子感谢 W_BinaryTree 2楼 · 2017.05.12 01:07 flatMap不仅仅是把item封装成observable。 还有个merge的过程。同步时Response newsList = netApi
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2024-01-12 13:56:25
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一、Spark与MapReduce的区别MapReduce简介：MapReduce是hadoop中的一个计算框架，具体核心是将编程抽象为map和reduce两个方法，程序员只需要编写map和reduce两个方法的具体代码就可以完成一个分布式计算操作，大大的简化了开发的难度，使开发难度减小。同时MapReduce程序是基于分布式集群运行，所以可以处理大量的数据。 正是因为Map
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2023-09-20 16:05:55
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本节将介绍Spark中map(func)和两个函数的区别和基本使用。
原创
2024-04-30 14:58:32
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之前对这两个概念有点糊，今天正好遇到一个相关需求，才深入了解了下。需求如下：大概就是对一个数组的model，重构成一个新model，返回得到一个新数组用map很容易实现，不过后来我需要对其中进行一些过滤处理，这样，用map就不行了，幸好，flatMap可以满足我的需要。其中原因归纳如下：map是对原对象所有元素进行一对一转换处理，中间不会跳过或遗漏，包括nil元素flatMap更灵活，可变换维度，
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2024-01-13 15:32:12
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前言：RxJava中提供了大量的操作符，这大大提高了了我们的开发效率。其中最基本的两个变换操作符就是map和flatMap。而其他变换操作符的原理基本与map类似。map和flatMap都是接受一个函数作为参数(Func1)并返回一个被观察者ObservableFunc1的< I,O >I,O模版分别为输入和输出值的类型，实现Func1的call方法对I类型进行处理后返回O类型数据，只
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2024-01-02 15:31:12
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