SparkRDD算子--flatMap算子

语法

val newRdd = oldRdd.flatMap(func)

源码

def flatMap[U](f : scala.Function1[T, scala.TraversableOnce[U]])(implicit evidence$4 : scala.reflect.ClassTag[U]) : org.apache.spark.rdd.RDD[U] = { /* compiled code */ }

作用

类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）

例子

package com.day1

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object oper {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val config:SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wordCount")

        // 创建上下文对象
        val sc = new SparkContext(config)

        // flatMap算子
        val listRdd:RDD[List[Int]] = sc.makeRDD(Array(List(1,2),List(3,4)))

        val tupleRdd: RDD[Int] = listRdd.flatMap(datas => datas)

        tupleRdd.collect().foreach(println)
    }
}
输入:
([1,2],[3,4])
输出:
1 2 3 4

示意图