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扁平化映射 | flatMap

定义

案例

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。

定义

可以把flatMap，理解为先map，然后再flatten

就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.

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? 这里是指待处理列表中的每一个元素, 都有转换成一个list的需求, 如果我们没有这样的需求, 那么其实就用不到flatMap 直接用flatten方法就行.
  • 可能大家还是有点晕, 我们向下看, 到下面具体的例子就会明白.
• flatten再将整个列表进行扁平化

方法签名

def flatMap[B](f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]): TraversableOnce[B]

方法解析

案例

案例说明

有一个包含了若干个文本行的列表："hadoop hive 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

参考代码

  

   

    

     

    
    

     

      // 定义文本行列表
     
    
   

    

     

    
    

     

      scala> val a = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
     
    
   

    

     

    
    

     

      a: List[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(x=>x.split(" "))
     
    
   

    

     

    
    

     

      res5: List[Array[String]] = List(Array(hadoop, hive, spark, flink, flume), Array(kudu, hbase, sqoop, storm))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 扁平化，将数组中的
     
    
   

    

     

    
    

     

      scala> a.map(x=>x.split(" ")).flatten
     
    
   

    

     

    
    

     

      res6: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm)
     
    
  
 

使用flatMap简化操作

参考代码

  

   

    

     

    
    

     

      scala>  val a = List("hadoop hive spark flink flume", "kudu hbase sqoop storm")
     
    
   

    

     

    
    

     

      a: List[String] = List(hadoop hive spark flink flume, kudu hbase sqoop storm)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      scala> a.flatMap(_.split(" "))
     
    
   

    

     

    
    

     

      res7: List[String] = List(hadoop, hive, spark, flink, flume, kudu, hbase, sqoop, storm)
     
    
  
 

文章来源: lansonli.blog.csdn.net，作者：Lansonli，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：lansonli.blog.csdn.net/article/details/116506468