spark中map与flatMap的区别

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：

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

object MapAndFlatMap {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("map_flatMap_demo").setMaster("local"))
    val arrayRDD =sc.parallelize(Array("a_b","c_d","e_f"))
    arrayRDD.foreach(println) //打印结果1

    arrayRDD.map(string=>{
      string.split("_")
    }).foreach(x=>{
      println(x.mkString(",")) //打印结果2
    })

    arrayRDD.flatMap(string=>{
      string.split("_")
    }).foreach(x=>{
      println(x.mkString(","))//打印结果3
    })
  }
}

上述代码中，打印结果1、2、3分别如下面三图

打印结果1

打印结果2

打印结果3

对比结果2与结果3，很容易得出结论：

map函数后，RDD的值为 Array(Array("a","b"),Array("c","d"),Array("e","f"))

flatMap函数处理后，RDD的值为 Array("a","b","c","d","e","f")

即最终可以认为，flatMap会将其返回的数组全部拆散，然后合成到一个数组中