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键值对类型转换算子
1. groupByKey 定义：groupByKey([numPartitions])、 解释：只对键值对类型RDD生效，同时返回的是一个新的RDD[(key,Iterator[Value])] 案例： def groupByKeyOper(sc: SparkContext): Unit = { println("----------------groupByKey开始------------------") val rdd = sc.textFileJava-Stream-flatMap
Leave leave1 = new Leave("1","1",new Date(),CollUtil.newArrayList("A","B")); Leave leave2 = new Leave("2","2",new Date(),CollUtil.newArrayList("C","D")); Leave leave3 =Java8新特性之FlatMap&Reduce
1.FlagMap // flatMap:接收一个T返回一个R,将一个元素转为一个新的流 ;R apply(T t); <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper); 示例代码 // flatMap: 将一个元素转为一个新的流 1-N List<String> asList = Arrays.asList("zs&qu使用stream flatmap获取集合中对象多个同类型数据 收集为另一个集合
目的 把list集合中对象里面的多个string类型数据放在一个集合中 测试类 import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.Stream; /** * strean测试 * * @Author liguangchenRDD 依赖关系
1、血缘关系&依赖关系 RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。 血缘关系Java8中flatMap的使用注意事项
如题，平时很少使用flatMap但实际遇到类似场景还是需要flatMap处理会更方便一些，如下图所示代码： 1 /** 2 * 返回所有的文件code集合 3 */ 4 private List<String> getFileCodes(List<String> allFileCodes) { 5 List<String> fileCodeList = Lists.ne5.RDD操作综合实例
一、词频统计 A. 分步骤实现 1、准备文件 下载小说或长篇新闻稿 上传到hdfs上 start-all.sh hdfs dfs -put 666.txt hdfs dfs -ls 2、读文件创建RDD >>> lines = sc.textFile("/home/hadoop/666.txt") >>> lines.foreach(print) 3、分词 >>> words =lines.flatMap(lambda li5. RDD操作综合实例
一、词频统计 A. 分步骤实现 准备文件 下载小说或长篇新闻稿 上传到hdfs上 读文件创建RDD 分词 >>> words = lines.flatMap(lambda a:a.split()) >>> words.collect() （1）排除大小写lower()，map() >>> words2 = words.map(lambda a:a.lower()) >>> words2.colle数组/字符串方法——补充（copyWithin、flatMap、padStart/padEnd、Symbol）
数组/字符串方法——补充 一、数组.copyWithin(x,y,z) 三个参数 第一个：从该位置开始覆盖第二个：复制开始位置第三个：复制结束位置 作用：截取数组中 y - z 的一段内容，从 x 位置开始覆盖原数组 var arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]; var arr1 = arr.copyWithin(1, 3, 6); //js es6 flat()和flatMap()
Array.prototype.flat() 用于将嵌套的数组“拉平”，变成一维数组。该方法返回一个新数组，对原数据没有影响。flat()的参数为数字，表示要拉平两层的嵌套数组。 例子： [1, 2, [3, 4]].flat() // [1, 2, 3, 4] [1, 2, [3, [4, 5]]].flat() // [1, 2, 3, [4, 5]] [1, 2, [3, [4, 5]]]1- 使用optional 优雅代码
{ "user": { "age": 20, "name": "Jim", "address": { "province": "浙江省", "postcode": "111111" } } } 假设有如何高效的处理数组映射
在处理数据的时候，经常需要对数据进行过滤和遍历，以便把数据转换成符合我们要求的格式，比如下面的场景： 过滤掉名字为空的数据，如果年龄小于18，设置disabled: true，大于等于18，设置disabled: false // 原始数据 [{name: '小明', age: 15}, {name: '张三', age: 18}, {name: '李四', a【大数据面试】Flink 02 基本操作：入门案例、Env、Source、Transform、数据类型、UDF、Sink
二、基本操作 1、入门案例 （1）批处理wordcount--DataSet val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 从文件中读取数据 val inputPath = "D:\\Projects\\BigData\\TestWC1\\src\\main\\resources\\hello.txt" val inputDS: DataSet[String] = env.r【译】【原文翻译计划】Java Optional的flatMap方法
原文节选自《java 8 in Action》, 297页： 原文如下： Here you begin with the optional wrapping the Person and invoking flatMap(Person::getCar)on it. As we said, you can logically think of this invocation as something that happens in two steps. In step 1, a FunctionFlatMap
package sparkcoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo04FlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("FlatMap").setMaster("localOptional中的map函数和flatMap函数的区别
今天在学scala的时候发现Option中有map和flatMap返回的都是Option，然后再java8中的Optional也存在这样两个函数，觉得有点多余。后来分析了一下，还是有存在的必要的。 1. map函数 map函数不用问，使用的很广泛，函数签名是public<U> Optional<U> map(Function<? super T, ? extends U> mapmap和flatmap的区别
Spark 中 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”： 官方解释 map:Returns a stream consisting of the results of applying the given function to the elements of this stream. 返回一map与flatMap区别
map与flatMap区别 map: object keysTest{ def main(args: Array[String]): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("keysTest").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) val lines: RDD[String] = sc.te一眼看懂map和flatmap的区别
一眼看懂map和flatmap的区别 map的作用很容易理解就是对rdd之中的元素进行逐一进行函数操作映射为另外一个rdd。 flatMap的操作是将函数应用于rdd之中的每一个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的rdd。通常用来切分单词。 Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每Scala比较理解map、flatMap
写在前面：首先问几个问题，如果以下问题大家都能轻松的说明白，那么说明你对这几种方法已经熟练掌握了。如果对这些问题，你还有疑问，那么我希望通过这篇文章能让你不再有疑问。 1、Scala中map、flatMap的区别是什么？ 2、map/flatMap 和filter/where在处理数据上的区别又是什么？ 3、mapJava8中map()和flatMap()的区别
综述 map()和flatMap()源自于函数式语言，在Java 8中，我们可以在Optional、Stream和CompletableFuture中找到它们(虽然名字稍有不同)。 stream表示一个对象序列，而optionals表示一个值可以是存在的，也可以是不存在的，在其他aggregate操作中，有map()和flatMap()方法。 尽管两者具有相同的Stream流中flatMap的用法
图解 代码实现 示例一 先创建一个Dog类 然后再创建创建一个DogGroup类, DogGroup类中定义了一个Dog列表 现在我们有一组DogGroup的集合 需求：将每个DogGroup对象中的Dog类取出来，放到一个ArrayList中，得到一个List<Dog> 示例二 总结 Stream api 的 flatM8：map,flatMap,reduce,flod,scan,zip,iterator,stream,view,par,match
第十一章 数据结构(下)-集合操作 11.1 集合元素的映射-map 看一个实际需求 要求：请将 List(3, 5, 7) 中的所有元素都 * 2，将其结果放到一个新的集合中返回，即返回一个新的 List(6, 10, 14), 请编写程序实现。使用传统的方法解决 示例代码如下： package com.atguigu.chapter11.t前端工作日志 5.20 ————flatMap 与 map 方法
昨晚老大发了一个这个： 同学们 今天看到一段代码 ：差不多是这个意思 有啥更简单的写法吗 答案是flat和flatMap： flatMap 能用于在map期间增删项目（也就是修改items的数量）。 换句话说，它允许你遍历很多项使之成为另一些项（靠分别把它们放进去来处理），而不是总是一对一。 从这个ECMAScript 2019(ES10)新特性简介
简介ES10是ECMA协会在2019年6月发行的一个版本，因为是ECMAScript的第十个版本，所以也称为ES10.今天我们讲解一下ES10的新特性。ES10引入了2大特性和4个小的特性，我们接下来一一讲解。Array的新方法flat和flatMap在ES10中，给Array引入了两个新的方法，分别是flat和flatMap。先来看一下flat