哈喽，大家好呀，欢迎走进体检知音的网站，说实在的啊现在体检也越来越重要，不少的朋友也因为体检不合格导致了和心仪的工作失之交臂，担心不合格可以找体检知音帮忙处理一下，关于rdd.flatmapj***a语言、以及rdd parallelize的知识点，小编会在本文中详细的给大家介绍到，也希望能够帮助到大家的
本文目录一览：
- 1、map和flatmap的共同点和区别?
- 2、RDD的transformation和Action有什么区别
- 3、spark中rdd的flatmap操作是一个transform,为什么也会有shuffle
map和flatmap的共同点和区别?
1、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***——正是“先映射后扁平化”。map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。
2、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 有些拗口，看看例子就明白了。
3、map是把结果自动封装成一个Optional，但是flatmap需要你自己去封装。
4、map( )：接收一个函数，应用到RDD中的每个元素，然后为每一条输入返回一个对象。
RDD的transformation和Action有什么区别
与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。eg：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）。
RDD操作包括两种类型：转换（Transformation）和行动（Action）。RDD每次转换操作都会都会产生新的RDD，供下一转换或行动使用，所以叫惰性求值，转换只记录了轨迹，不执行，行动才执行。
Transformation：转换算子，这类转换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Action：行动算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。RDD的依赖关系有两种：窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。
）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。
spark中rdd的flatmap操作是一个transform,为什么也会有shuffle
MapReduce从出现以来，已经成为Apache Hadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美：大规模日志处理，ETL批处理操作等。 随着Hadoop使用范围的不断扩大，人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。
重新分区操作会导致shuffle过程。shuffle操作是在Spark操作中调用了一些特俗的算子会触发的一种操作，重新分区操作会导致大量的数据在不同的节点之间传输。
将原来RDD中的每个元素通过函数f转换为新的元素，并将生成的RDD的每个***中的元素合并为一个***，内部创建FlatM***edRDD(this，sc.clean() )。
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***——正是“先映射后扁平化”。map()是将函数用于RDD中的每个元素，将返回值构成新的RDD。
调用flatMapValues将其转换成RDD[(K， V， W)]的rdd对象。
最后，关于 rdd.flatmapj***a语言和rdd parallelize的知识点，相信大家都有所了解了吧，也希望帮助大家的同时，也请大家支持我一下，关于体检任何问题都可以找体检知音的帮忙的！