spark：map 和 flatMap 的区别(Scala)

场景设定

假设有一个包含句子的 RDD：

scala

val rdd = sc.parallelize(List("Hello World", "Hi Spark"))

目标是：将每个句子拆分成单词。

1. 用 `map` 的效果

代码示例

scala

val resultMap = rdd.map(sentence => sentence.split(" "))
resultMap.collect()

输出结果

scala

Array[Array[String]] = Array(Array("Hello", "World"), Array("Hi", "Spark"))

发生了什么？

map 一对一转换：
- 输入一个句子 "Hello World" → 输出一个单词数组 Array("Hello", "World")
- 输入一个句子 "Hi Spark" → 输出一个单词数组 Array("Hi", "Spark")
结果结构：嵌套的数组（每个元素还是数组）。

2. 用 `flatMap` 的效果

代码示例

scala

val resultFlatMap = rdd.flatMap(sentence => sentence.split(" "))
resultFlatMap.collect()

输出结果

scala

Array[String] = Array("Hello", "World", "Hi", "Spark")

发生了什么？

flatMap 一对多转换：
- 输入一个句子 "Hello World" → 拆分成两个单词 "Hello" 和 "World"
- 输入一个句子 "Hi Spark" → 拆分成两个单词 "Hi" 和 "Spark"
结果结构：扁平化的数组（所有单词在一个数组中）。

核心区别总结

操作	输入 → 输出关系	结果结构	适用场景
`map`	1个输入 → 1个输出（类型可变）	保持嵌套结构	简单转换（如类型转换、数值计算）
`flatMap`	1个输入 → 多个输出（自动展平）	扁平化单层结构	拆分数据（如分词、展开嵌套结构）

图解对比

原始数据：          List("Hello World", "Hi Spark")  ↓               ↓  
map 处理：      Array("Hello", "World")   Array("Hi", "Spark") → 结果：嵌套数组  |         |            |        |  
flatMap 处理：  "Hello"    "World"     "Hi"     "Spark"      → 结果：扁平数组

什么时候用 `map`？

保留结构：比如将字符串转大写、对数字做运算。

scala

val numbers = sc.parallelize(List(1, 2, 3))
val doubled = numbers.map(_ * 2)  // 输出：List(2, 4, 6)

什么时候用 `flatMap`？

拆分或展开数据：比如将句子拆成单词、展开嵌套集合。

scala

val nestedList = sc.parallelize(List(List(1, 2), List(3, 4)))
val flattened = nestedList.flatMap(identity)  // 输出：List(1, 2, 3, 4)

高级用法

链式调用示例

scala

// 同时使用 map 和 flatMap
val sentences = sc.parallelize(List("Hello World", "Hi Spark"))// 步骤分解：
// 1. 用 map 将句子转大写
// 2. 用 flatMap 拆分单词
val result = sentences.map(_.toUpperCase).flatMap(_.split(" "))result.collect()  // 输出：Array("HELLO", "WORLD", "HI", "SPARK")