ES2019 introduces the Array.prototype.flatMap method. In this lesson, we'll investigate a common use case for mapping and filtering an array in a single iteration. We'll then see how to do this using Array.prototype.reduce, and then refactor the code…

foreach:只是循环数组中的每一项,没有返回值 如:  var arr = [2,3,3,4,5,6]; arr.foreach(function(item,index,array){ dosomething; }) map:用法与foreach相似,只是有返回值 var  arr = [5,5,6,7,788,7,9]; arr.map(function(item,index,array){ return item>5; }); //结果  [,6,7,788,7,9] filter:用法…

本文是笔者在看廖雪峰老师JavaScript教程时的个人总结 高阶函数            一个函数就接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数          1.高阶函数之map:                     此时我们有一个数组和一个接受一个参数并返回一个数的函数.我们需要把这个数组的每一个值在这个函数上走一遍,从而得到一个新数组.此时就需要map了                     var a = [1,2,3,4,5,6]; var b = [] var fu…

map,filter,flatMap算子 视频教程: 1.优酷 2.YouTube 1.map map是将源JavaRDD的一个一个元素的传入call方法,并经过算法后一个一个的返回从而生成一个新的JavaRDD. java: package com.bean.spark.trans; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark…

声明: 大数据中,最重要的算子操作是:join  !!! 典型的transformation和action val nums = sc.parallelize(1 to 10) //根据集合创建RDD map适用于 package com.zhouls.spark.cores import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * Created by Administrator on 2016/9/27. */object Transfo…

百度地图JavaScript API经纬度查询-MAP-ABCDEFGHIJKMHNOPQRSTUVWXYZ: 搜索:<input type="text" size="20" name="keyword" id="keyword" /> <input type="submit" value="提交" onclick="MblogDotccMap(documen…

package com.test import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]) { /** * 第1步:创建Spark的配置对象SparkConf,设置Spark程序运行时的配置信息 * 例如 setAppName用来设置应用程序的名称,在程序运行的监控界面可以看到该名称, * setMaster设置程序运行在本地还是运行在集群中,运行在本地可是…

map()是将函数用于RDD中的每个元素,将返回值构成新的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. 新建person.txt: 1 lisi 182 liwu 203 liyang 454 liming 305 lizhao 44 测试代码: object Test extends App { Logger.getLogger("org.apache.spark…

map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码:   def map(self, f, preservesPartitioning=False): """ Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD. >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", &q…

Both map and filter do not modify the array. Instead they return a new array of the results. Because both map and filter return Arrays, we can chain these functions together to build complex array transformations with very little code. Finally we can…