使用flatMap实现结构的Spark -flatMap数组 - 腾讯云开发者社区

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es6之数组的flat()，flatMap()「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。数组的成员有时还是数组，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。...[1, 2, [3, 4]].flat() // [1, 2, 3, 4] 上面代码中，原数组的成员里面有一个数组，flat()方法将子数组的成员取出来，添加在原来的位置。...2，表示要拉平两层的嵌套数组。...[1, 2, , 4, 5].flat() // [1, 2, 4, 5] flatMap()方法对原数组的每个成员执行一个函数，相当于执行Array.prototype.map(),然后对返回值组成的数组执行...// 相当于 [[2, 4], [3, 6], [4, 8]].flat() [2, 3, 4].flatMap((x) => [x, x * 2]) // [2, 4, 3, 6, 4, 8] flatMap

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【Android】RxJava的使用（三）转换——map、flatMap

这篇为大家讲解RxJava中map和flatMap的使用。...Student对象，而最后我们需要的是name，这里使用了map来实现这一转换的过程。...RxJava就是为了剔除这样的嵌套结构，使得整体的逻辑性更强。...这时候就可以使用flatMap了，使用flatMap实现的代码是这样的： List students = new ArrayList();...也就说，传入的顺序可能跟出来的顺序不一样。如果要保证顺的的话，可以使用concatMap。其他操作符除了map和flatMap之外，还有其他操作符以供使用。

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Rxjava源码解析笔记 | 剖析map、flatmap操作符的使用与联系

map()函数接受一个Func1类型的参数，然后把这个Func1应用到每一个由Observable发射的值上，将发射的值转换为我们期望的值； map()是Rxjava中操作符的最常见的一种使用...； ---- flatMap操作符 flatMap其实和map作用类似；都是用于进行事件转换的；下面是示例代码： private Subscription processNetAddress()...与flatMap的区别在于， map将String转换成了Bitmap，而flatMap将String转换成了Observable；当然它们的共同点是，它们都是用来进行事件转换的；以上区别是理解...flatMap的关键，因为， flatMap转换得到的Observable，正是.subscribe()需要用到的， .subscribe()会接收到just()中的那一连串的字符串，来完成输出...；（这其实也符合其英文命名的意义， flatmap——扁平化的map操作符）

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Spark Day06：Spark Core之Spark 内核调度和SparkSQL快速入门

Spark的核心是根据RDD来实现的，Spark Scheduler则为Spark核心实现的重要一环，其作用就是任务调度。 ...Spark Shuffle实现历史： - Spark在1.1以前的版本一直是采用Hash Shuffle的实现的方式 - 到1.1版本时参考HadoopMapReduce的实现开始引入Sort Shuffle...- 在1.5版本时开始Tungsten钨丝计划，引入UnSafe Shuffle优化内存及CPU的使用 - 在1.6中将Tungsten统一到Sort Shuffle中，实现自我感知选择最佳Shuffle...，其中SchedulerBackend有多种实现，分别对接不同的资源管理系统。...API（DSL编程）和SQL（类似HiveQL编程），下面以WordCount程序为例编程实现，体验DataFrame使用。

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大数据 | 理解Spark的核心RDD

同时，RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据。在这些操作中，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。...如果RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用，则称之为narrow dependency；若多个Child RDD分区都可以依赖，则称之为wide dependency。...例如存在一个面向列的数据结构，其中一个实现为Int的数组，另一个实现为Float的数组。如果只需要访问Int字段，RDD的指针可以只访问Int数组，避免了对整个数据结构的扫描。...在实现时，RDD针对transformation操作，都提供了对应的继承自RDD的类型，例如map操作会返回MappedRDD，而flatMap则返回FlatMappedRDD。...当我们执行map或flatMap操作时，不过是将当前RDD对象传递给对应的RDD对象而已。

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2021年大数据常用语言Scala（二十三）：函数式编程扁平化映射 flatMap

---- 扁平化映射 flatMap 扁平化映射也是将来用得非常多的操作，也是必须要掌握的。...如果我们有这样的需求, 我们就可以使用flatMap( 此方法帮我们实现先map 后flatten的操作) map是将列表中的元素转换为一个List 这是什么意思呢?...spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm" 获取到文本行中的每一个单词，并将每一个单词都放到列表中思路分析步骤使用map将文本行拆分成数组再对数组进行扁平化...[String] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm) // 使用map将文本行转换为单词数组 scala> a.map...(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm) 使用flatMap简化操作参考代码 scala> val a = List

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Spark 系列教程（1）Word Count

要实现这一点，我们可以调用 RDD 的 flatMap 方法来完成。flatMap 操作在逻辑上可以分成两个步骤：映射和展平。...接下来我们需要对这个“二维数组”做展平，也就是去掉内层的嵌套结构，把“二维数组”还原成“一维数组”。...使用 take 方法获取排序后数组中前 3 个元素。...到此为止，我们成功实现了 Word Count 的功能。...Array[(Int, String)] = Array((4,Spark), (3,Hadoop), (2,Hive)) 简化写法上面实现 Word Count 的代码看起来稍稍有些复杂，我们可以使用链式调用的写法将上面的代码简化成一行代码

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必须掌握的4个RDD算子之filter算子

在上面 flatMap 例子的最后，我们得到了元素为相邻词汇对的 wordPairRDD，它包含的是像“Spark-is”、“is-cool”这样的字符串。...掌握了 filter 算子的用法之后，要实现这样的过滤逻辑，我相信你很快就能写出如下的代码实现： // 定义特殊字符列表 val list: List[String] = List("&", "|",...b2 // 返回不在特殊字符列表中的词汇对 } // 使用filter(f)对RDD进行过滤 val cleanedPairRDD: RDD[String] = wordPairRDD.filter...为了提升数据转换的效率，Spark 提供了以数据分区为粒度的 mapPartitions 算子。...紧接着，我们介绍了 flatMap 算子。flatMap 的映射函数 f 比较特殊，它的函数类型是（元素） => （集合），这里集合指的是像数组、列表这样的数据结构。

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从FlatMap用法到Flink的内部实现

[源码分析] 从FlatMap用法到Flink的内部实现 0x00 摘要本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手，深入到Flink是如何实现FlatMap。...map 它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到与元素个数相同的数组流。然后返回这个新数据流。 flatMap flat是扁平的意思。...flatMap输入可能是多个子数组流。所以flatMap先针对每个子数组流的每个元素进行映射操作。...接下来看看几个FlatMap的实例。 Scala语言的实现 Scala本身对于List类型就有map和flatMap操作。...下面我们看看Flink框架是如何使用FlatMap的。

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2.0Spark编程模型

RDD还提供了一组丰富的操作来操作这些数据，诸如map、flatMap、filter等转换操作实现了monad模式，很好地契合了Scala的集合操作。...另外，RDD本质上是一个内存数据集，在访问RDD时，指针只会指向与操作相关的部分。例如，存在一个面向列的数据结构，其中一个实现为Int型数组，另一个实现为Float型数组。...如果只需要访问Int字段，RDD的指针可以只访问Int数组，避免扫描整个数据结构。再者，如前文所述，RDD将操作分为两类：Transformation与Action。...在实现时，RDD针对Transformation操作，提供了对应的继承自RDD的类型，例如，map操作会返回MappedRDD, flatMap则返回FlatMappedRDD。...执行map或flatMap操作时，不过是将当前RDD对象传递给对应的RDD对象而已。 2.1.3 RDD特性总结 RDD是Spark的核心，也是整个Spark的架构基础。

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Spark Core源码精读计划27 | 磁盘块管理器DiskBlockManager

Spark存储子系统中的内存部分，其内容相当多，包括内存池MemoryPool、内存管理器MemoryManager（包含两种实现：静态内存管理器StaticMemoryManager和统一内存管理器UnifiedMemoryManager...将哈希码与localDirs数组长度取余，作为目录的下标。再将哈希码与localDirs数组长度的商与subDirsPerLocalDir取余，作为子目录的下标。检查文件对应的子目录是否存在。...通过上面的了解，DiskBlockManager磁盘存储的目录结构可以概括成下图。 ?...图#27.1 - DiskBlockManager的目录结构除了获取单个文件之外，还有获取所有文件及所有块ID的getAllFiles()与getAllBlocks()方法，它们的实现都很简单，代码如下...DiskStore的实现也比MemoryStore要来得简单，下一篇文章会来探讨它。

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Spark实现WordCount的几种方式总结

(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println) } } 方法二:使用countByValue代替map +...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** * WordCount实现第三种方式：aggregateByKey或者foldByKey...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** * WordCount实现的第四种方式：groupByKey+map...wordcount package com.cw.bigdata.spark.wordcount /** * Scala原生实现wordcount */ object WordCount5...{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.rdd.RDD /** * WordCount实现的第六种方式：combineByKey *

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【Spark重点难点】SparkSQL YYDS(上)！

DataFrame使Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。...在开发API方面，RDD算子多采用高阶函数，高阶函数的优势在于表达能力强，它允许开发者灵活地设计并实现业务逻辑。...> 例如：我们在WordCount程序中调用flatMap算子： lineRDD.flatMap(line => line.split(" ")) flatMap的入参其实是一个函数。...Spark Core和Spark SQL的关系我们可以用一句话描述这个关系: Spark SQL正是在Spark Core的执行引擎基础上针对结构化数据处理进行优化和改进。...数据可以来源于RDD或者自己创建的数组。

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Spark2.x学习笔记：3、 Spark核心概念RDD

弹性：虽然 RDD 内部存储的数据是只读的，但是，我们可以去修改（例如通过 repartition 转换操作）并行计算计算单元的划分结构，也就是分区的数量。...Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集（RDD），我们可以把RDD简单地理解为一个抽象的大数组，但是这个数组是分布式的，逻辑上RDD的每个分区叫做一个Partition。...的日志信息Spark context available as 'sc'，表示spark-shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc，在spark-shell中可以直接使用SparkContext...sortByKey()按照key进行排序 3.3.4 WordCount WordCount是大数据处理的HelloWorld，下面看看Spark是如何实现。...file:///root/data/words实际上是file://和/root/data/words的组合，此处未使用HDFS，所以指定本地文件。

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Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

其实Spark内部也实现了一套存储系统：BlockManager。为了更深刻的理解Spark RDD数据的处理流程，先抛开BlockManager本身原理，从源码角度阐述RDD内部函数的迭代体系。...RDD的iterator方法获取数据（通过重写scala.collection.iterator的hasNext和next方法实现）。...compute方法是RDD的抽象方法，由继承RDD的子类具体实现。...触发shuffle时会构建一个ShuffledRDD saveAsTextFile作为action算子会触发整个任务的执行以flatMap/map产生的MapPartitionsRDD实现的compute...各层的map函数组成一个pipeline，每个数据元素都经过这个pipeline的处理得到最终结果。

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2021年大数据Spark（二十七）：SparkSQL案例一花式查询和案例二WordCount

RDD封装数据，实现词频统计WordCount功能，从Spark 1.0开始，一直到Spark 2.0，建立在RDD之上的一种新的数据结构DataFrame/Dataset发展而来，更好的实现数据处理分析...，下面以WordCount程序为例编程实现，体验DataFrame使用。...基于DSL编程使用SparkSession加载文本数据，封装到Dataset/DataFrame中，调用API函数处理分析数据（类似RDD中API函数，如flatMap、map、filter等），编程步骤...("data/input/words.txt")//可以使用该方式,然后使用昨天的知识将rdd转为df/ds val df: DataFrame = spark.read.text("data/...，更加方便简洁，这就是Spark框架中针对结构化数据处理模：Spark SQL模块。

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大数据开发-Spark编程

Spark的“动作”操作会跨越多个阶段（stage），对于每个阶段内的所有任务所需要的公共数据，Spark都会自动进行广播。通过广播方式进行传播的变量，会经过序列化，然后在被任务使用时再进行反序列化。...的值，而不是使用v的值，这样就不会把v重复分发到这些节点上。...累加器累加器是仅仅被相关操作累加的变量，通常可以被用来实现计数器（counter）和求和（sum）。 Spark原生地支持数值型（numeric）的累加器，程序开发人员可以编写对新类型的支持。...运行在集群中的任务，就可以使用add方法来把数值累加到累加器上，但是，这些任务只能做累加操作，不能读取累加器的值，只有任务控制节点（Driver Program）可以使用value方法来读取累加器的值。...下面是一个代码实例，演示了使用累加器来对一个数组中的元素进行求和： val accum = sc.longAccumulator("My Accumulator") sc.parallelize(Array

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Spark 如何使用DataSets

这些是用于处理结构化数据（例如数据库表，JSON文件）的高级API，这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。...从长远来看，我们期望 DataSets 成为编写更高效 Spark 应用程序的强大方式。DataSets 可以与现有的 RDD API 一起使用，但是当数据可以用结构化的形式表示时，可以提高效率。...使用 RDD 的用户会发现 Dataset API 非常熟悉，因为它提供了许多相同的功能转换（例如map，flatMap，filter）。...正如你在下面的图表中看到的那样，Datasets 的实现比原始的 RDD 实现要快得多。相反，使用 RDD 获得相同的性能需要用户手动考虑如何以最佳并行化方式表达计算。 ?...这个新的 Datasets API 的另一个好处是减少了内存使用量。由于 Spark 了解 Datasets 中数据的结构，因此可以在缓存 Datasets 时在内存中创建更优化的布局。

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C++结构体数组 | 结构体数组的使用

C++结构体数组 C++结构体数组与以前介绍过的数值型数组的不同之处在于：每个数组元素都是一个结构体类型的数据，它们都分别包括各个成员项。...C++结构体数组定义 C++结构体数组的定义和定义结构体变量的方法相仿，只需声明其为数组即可 struct Student{ //自定义结构体变量 int num;//学号 char...1003,'M',19}}; 编译时，系统会根据给出初值的结构体常量的个数来确定数组元素的个数。...一个结构体常量应包括结构体中全部成员的值。经典案例：C++结构体数组使用。...C++结构体数组 | 结构体数组的使用更多案例可以go公众号：C语言入门到精通

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到处是map、flatMap，啥意思？

你要是想，完全可以用多一点的代码去实现。不要为了炫技刻意去使用，物极必反，用不好的话，产生的效果会是非常负面的。...不论是在语言层面还是分布式数据结构上，它其实是一个简单的数组。它有时候真的是一个简单的数组，有时候是存在于多台机器的分布式数组。在下文中，我们统称为数组流。我们简单分为两类。...但在不久之前，在Java中，这还得绕着弯子去实现（使用java概念中的Class去模拟函数，你会见到很多Func1、Func0这样奇怪的java类）。函数作参数，是使得代码变得简洁的一个必要条件。...:) map & flatMap 这两个函数经常被使用。它们有如下区别： map 把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流。 ?...flatMap flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素相同的数组流。只不过，里面的元素也是一个子数组流。

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es6之数组的flat()，flatMap()「建议收藏」

【Android】RxJava的使用（三）转换——map、flatMap

Rxjava源码解析笔记 | 剖析map、flatmap操作符的使用与联系

Spark Day06：Spark Core之Spark 内核调度和SparkSQL快速入门

大数据 | 理解Spark的核心RDD

2021年大数据常用语言Scala（二十三）：函数式编程扁平化映射 flatMap

Spark 系列教程（1）Word Count

必须掌握的4个RDD算子之filter算子

从FlatMap用法到Flink的内部实现

2.0Spark编程模型

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Spark实现WordCount的几种方式总结

【Spark重点难点】SparkSQL YYDS(上)！

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Spark在处理数据的时候，会将数据都加载到内存再做处理吗？

2021年大数据Spark（二十七）：SparkSQL案例一花式查询和案例二WordCount

大数据开发-Spark编程

Spark 如何使用DataSets

C++结构体数组 | 结构体数组的使用

到处是map、flatMap，啥意思？

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