数据计算
map方法
map算子
map算子（成员方法）接受一个处理函数，可用lambda快速编写，对RDD内的元素一一处理，返回RDD对象
链式调用
对于返回值是新的RDD的算子，可以通过链式调用的方式多次调用算子
python
"""
演示RDD的map成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Microsoft/WindowsApps/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
# 通过map方法将全部数据都乘以10
# def func(data):
# return data * 10
rdd2 = rdd.map(lambda x: x * 10).map(lambda x: x + 5)
print(rdd2.collect())
# (T) -> U
# (T) -> T
# 链式调用flatMap方法
flatmap方法用于解除嵌套操作。
python
"""
演示RDD的flatMap成员方法的使用
"""
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = "C:/Microsoft/WindowsApps/python.exe"
conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test_spark")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 准备一个RDD
rdd = sc.parallelize(["itcast 666", "777 itcast", "python 666"])
# 需求，将RDD数据里面的一个个单词提取出来
rdd2 = rdd.flatMap(lambda x: x.split(" "))
print(rdd2.collect())