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map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化(即将所有对象合并为一个对象) e.g. // data 有两行数据,第一行 a,b,c,第二行1,2,3 scala>data.map(line1 => line1.split(",")).collect() res11: Array[Array[String]] = ...

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map( ):接收一个函数,应用到RDD中的每个元素,然后为每一条输入返回一个对象。 flatMap( ):接收一个函数,应用到RDD中的每个元素,返回一个包含可迭代的类型(如list等)的RDD,可以理解为先Map(),后flat().

val tf = sc.textFile("test.txt") //操作1 var mapResult=tf.map(line=>line.split("\\s+")) -- Array[Array[String]] = Array(Array(this,is,1st,line),Array(we,have,2nd,line,too)) //操作2 var mapResult=tf.flatMap(line=>line.split("\\s...

map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化(即将所有对象合并为一个对象) e.g. // data 有两行数据,第一行 a,b,c,第二行1,2,3 scala>data.map(line1 => line1.split(",")).collect() res11: Array[Array[String]] = ...

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numSplits:自job.getNumMapTasks()即job启用org.apache.Hadoop.mapred.JobConf.setNumMapTasks(int n)设置值给M-R框架Map数量提示goalSize:输入总与提示Map task数量比值即期望每Mapper处理少数

spark map flatMap flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途 map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换, 然后再扁平化(即将所有对象合并为一个对象) e.g. // data 有两行数据,第一行 a,b,c,第二行1,2,3 scala>data.map(line1 =>...

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