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map与flatmap的区别
flatmap和map区别
答:
FlatMap和Map是两种在各种编程语言中常见的数据操作函数,
它们在功能上有一些区别
。Map函数通常用于将一个集合(如列表或数组)中的每个元素映射到一个新的元素。这个新的元素可以是原始元素经过函数处理后的结果,也可以是原始元素本身。Map函数通常用于对集合中的每个元素进行相同的操作。FlatMap函数则是一...
map和flatmap的区别
答:
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”:操作1:同map函数一样: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 操作2:最后将所有对象合并为一个对象 ...
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map和flatmap的
共同点和
区别
答:
2、区别 map返回的是结果集,flatmap返回的是包含结果集的Observable(返回结果不同)map被订阅时每传递一个事件执行一次onNext方法
,flatmap多用于多对多,一对多,再被转化为多个时,一般利用from/just进行一一分发,被订阅时将所有数据传递完毕汇总到一个Observable然后一一执行onNext方法(执行顺序不同)...
python中
flatmap和map的区别
答:
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().
Kotlin-
Map和flatMap
答:
map:遍历每一个元素 flatMap:遍历每一个元素,并铺平元素
var list =listOf(listOf(10,20),listOf(30,40),listOf(50,60))var mapList = list.map{element->element.toString()} var flatMapList = list.flatMap{element->element.asIterable()} flatMap中的函数一定要返回一个Iterable,...
关于spark中算子,下面说法正确的是
答:
1、
map
:它接收一个函数和一个数据集作为输入,将该函数应用于数据集中的每一个元素,然后返回一个新的数据集。2、
flatMap
:它接收一个函数和一个数据集作为输入,将该函数应用于数据集中的每一个元素,然后返回一个新的数据集,这个新的数据集是由函数产生的所有元素的列表组成的。3、filter:它...
RDD 算子分类
答:
与map类似,
区别
是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素,而原RDD中的元素经
flatmap
处理后可生成多个元素来构建新RDD。eg:对原RDD中的每个元素x产生y个元素(从1到y,y为元素x的值)。6.
flatMap
With:flatMapWith与mapWith很类似,都是接收两个函数,一个函数把partitionIndex作为输入...
Lambda 表达式
答:
flatMap
,接收一个函数作为参数,将流中的每个值都换成另一个流,然后把所有流连接成一个流;
map
只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。forEach方法,通过 Lambda 表达式的方式遍历集合中的元素;forEach,对流中的元素进行遍历操作,...
spark三类算子小总结
答:
Map是把操作映射到每个values里面去。 上述示意图为:2)
flatMap
val a = sc.parallelize(1 to 10, 5) //rdd有10个元素,将1到10分成5个partition a.flatMap(1 to _).collect ...
如何实现
map
reduce计算框架以有效实现迭代
答:
简单的Spark
map
函数不适用于这种场景,因为map对于每个输入只能产生单个输出,但这个例子中一行需要产生多个输出。所以,和MapperAPI支持的相比,Spark的map函数语义更简单,应用范围更窄。 Spark的解决方案是首先将每行映射为一组输出值,这组值可能为空值或多值。随后会通过
flatMap
函数被扁平化。数组中的词会被过滤并被...
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