文章目录转化算子行动算子转化算子以数据Seq(1,2,3,3)为例子map(f:T=>U):RDD[U]映射：将函数应用于RDD内的每个元素，将其返回值构成新的RDDrdd.map(_+1)>>2,3,4,4flatMap

$lines.flatMap(_.split("")).map

$lines.flatMap(_.split("")).map

4、实现一个min函数，返回两个元素较小的元素5、map、filter、reduce的作用6、map和flatmap的区别7、什么是copyonwrite8、如何获取当前代码的函数名和行号9、如何声明一个只能被类

vallines=List(“hellojavahellopython”,“helloscala”,“helloscalahellojavahellopython”)//切分壓平valwords=lines.flatMap

方法推导详细解析Stream入门及Stream在JVM中的线程表现Stream知识点总结Stream源码阅读如何创建StreamStream之filter，distinct，skip，limit，map，flatmap

Okgo使用Rxjava2嵌套请求flatMap应用场景：一个接口调用时依赖另一个接口的返回值，如一个接口调用成功后才调用第二个接口或者第二个接口需要第一个接口的返回值作为参数调用举个栗子下面要实现一个交易

转换操作符如下：Buffer定期将Observable中的项目收集到束中并发出这些束，而不是一次发送一个项目FlatMap将Observable发出的项目转换为Observables，然后将这些项目的排放量变为单个

文章目录创建RDDRDD操作转化操作map(func)flatMap(func)filter(func)sample集合操作union、intersection、subtract、cartesian去重

Kudu原理、API使用、代码KuduJavaAPI条件查询spark读取kudu表导出数据为parquet文件（sparkkuduparquet）kudu导入/导出数据Kudu分页查询的两种方式map、flatMap

介绍以下Transformations算子：mapflatMapmapPartitionsmapPartitionsWithIndexfiltersampleunionintersectionsortBysortByKeygroupByKeyreduceByKeydistinctcoalescerepartition

implementation"io.reactivex.rxjava2:rxandroid:2.0.2"2.基本使用3.justfromArray的使用4.interval和timer的使用5.range的使用6.repeat方法的使用7.map的使用8.flatMap

Swift相比于Objective-C又一个重要的优点，它对函数式编程提供了很好的支持，Swift提供了map、flatMap、compactMap、filer、reduce这三个高阶函数作为对容器的支持

StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamtext=[...]DataStream>wordCounts=text.flatMap

StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();DataStreamtext=[...]DataStream>wordCounts=text.flatMap

reduceByKey算子进行wordcount演示1.valwordrdd=sc.textFile("file:/opt/module/datas/1.txt")2.valwords=wordrdd.flatMap

map()和flatmap()函数map和flatmap函数入参都是一个Function函数。

,"sparkiscool");valstrRDD=sc.parallelize(strArray);vallenRDD=strRDD.flatMap(l=>l.spli

函数式编程简介为什么需要再次修改Java什么是函数式编程Lambda表达式引用值，而不是变量函数接口类型推断流常用的流操作生成流collect(toList())返回集合map将一个流中的值转为另一个新的流filter方法过滤元素flatMapmax

/data.txt/spark/加载文件数据lines=sc.textFile('hdfs://localhost:9000/spark/data.txt)统计单词数量wordCount=lines.flatMap

我们深入研究更复杂的操作collect，flatMap，reduce。

单子、Monad、flatMap接受一个「未封装的值」，返回一个「封装后的值」。适用函子、ApplicativeFunctor、apply接受一个「未封装的值」，返回一个「未封装的值」。

2.1mapmapPartitions2.2mapPartitionsWithIndex2.3aggregate2.4aggregateByKey2.5combineByKey2.6countByKey和countByValue2.7filterByRange2.8flatMapValues2.9foldByKey2.10foldByKey

transformation算子map(func)返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数处理后的新元素组成filter(func)返回一个新的数据集，由经过func函数处理后返回值为true的原元素组成flatMap

目录一.划重点二.flatMap功能解析三.flatMap的推演3.1函数式编程基础知识回顾3.2从一个容器的例子开始3.3Monad登场3.4对比总结3.5一点疑问四.资料参考本文是Rxjs响应式编程

本文以sparkWordCount为例来解析valinput=sc.textFile("C:\\Users\\pc\\PycharmProjects\\PyNews\\word*",1).flatMap

其实很简单，生成一个List，List((1,你好),(1,我爱))，然后就是wordcount里面使用的flatMap把list打扁生成一个大的list。

1.map中获取indexvalx=list.zipWithIndex.flatMap(x=>anotherFunction(x._1.param1.param2List.size*x._1.multiplier

今天主要介绍一下swift提供的几个高阶函数——map&flatMap&filter&reduce。m

RDD的优点；1；相对比与传统的MapReduce框架，spark的RDD中内置了很多函数操作，map，flatMap，filter等算子，方便处理结构化和非结

(“D:/BigDataTools/helloworld.txt”)//内置对象sc，去加载一个文件//懒加载，不会立即去加载file这个文件，所以这一步文件名写错了也不会报错valrdd=file.flatMap

https://mp.weixin.qq.com/s/IaOWxG0XLvn2znvvP1dmwA排查项目是否使用flatmap-streamnpmownerlsevent-streamflatmap-stream

今天，不少开发者“原地爆炸”，因为一个广泛使用的NPM库event-stream突然被发现包含一个名为flatmap-stream的依赖项，而这个依赖项被植入了窃取比特币的后门，这意味着使用到该模块的开发者们

弹性分布式数据集-基于内存的只读数据分区集合Dataset/DataFrame高级RDD，提供了更抽象的操作接口(eg.sql查询)Transformations针对RDD的各种转换操作，包括map,flatmap

Stream虽然继承了AutoCloseable接口，但是不会自动close，除非在try-with-resource里面Stream每次中间操作都会返回一个新的streamflatMap在执行一次之后会关闭

Java核心技术卷二filter、map和flatMap方法流的转换会产生一个新的流，它的元素派生自另一个流中的元素。ListwordList=....

指明以某个元素分组valsource=Source.fromFile("E://data.txt","UTF-8")vallines=source.getLines()vallist=lines.toList.flatMap

每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系，（vallines=sc.textFile(hdfsfile);valwords=lines.flatMap();valpairs=words.map();

作为spark初学者对，一直对map与flatMap两个函数比较难以理解，这几天看了和写了不少例子，终于把它们搞清楚了两者的区别主要在于action后得到的值例子：importorg.apache.spark

java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/spark/api/java/function/FlatMapFunctionatjav

文章目录RxJava简介使用just操作符map操作符flatMap操作符和concatMap操作符internal操作符delay操作符take操作符timer操作符zip操作符zipWith操作符merge

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,这样就得到了一个由各列表中的元素组成的RDD,而不是一个列表组成的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,这样就得到了一个由各列表中的元素组成的RDD,而不是一个列表组成的RDD。

valrdd=sc.textFile("hdfs:///temp/root/customer.csv")//读取HDFS上的文件对RDD进行转化操作，转化操作会返回一个新的RDDvalrdd1=rddflatMap

数据格式,,.....eg:aa,bb,cc,dd,eebb,aa,dd,eecc,aadd,aa,bbee,aa,bb通过flatmaptopair将数据变成以的格式。

Int,Int)=>Int={x*y}二、wordcountcmd:vallines=List("hellotomhellojerry","hellojerry","hellokitty")lines.flatMap

1、map将RDD中的每个元素通过map中的函数映射为一个新的元素，并返回一个新类型的RDD。输入时的分区数与输出时的分区数保持一致。//HDFS上的txt文件hadoopfs-cat/tmp/1.txthelloworldhellosparkhellohive//读取HDFS文件到RDDscala>vardata=sc.textFile("/tmp/1.txt")data:org.apache.

flatMapflatM

4、实现一个min函数，返回两个元素较小的元素5、map、filter、reduce的作用6、map与flatmap的区别7、什么是copyonwrite8、如何获取当前代码的函数名和行号9、如何声明一个只能被类

Array("HIVESPARK","scalaSPARKHBASE","ZOOKEEPER","HIVESPARK","scalaSPARKHBASE","ZOOKEEPER")vararr4=arr3.flatMap