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flatMap
——《论语》 在Stream中有这么一个函数 它和map不一样的是，map你输入多少个，输出就是多少个 例如我要生成一个集合，装着26个小写字母和26个大写字母 用flatMap可以一行实现 List 54个元素 哪种方式的入参代价更小，明白了吧 那么这个flatMap如何使用？ 再来看个例子： 九九乘法表都会吧 我们用flatMap一行写一个 List<String> nineNine = Stream.iterate(1, i -> ++i).flatMap(i -> Stream.iterate 那我们来读源码 <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper); 可以看到flatMap里就一个参数，Function 而关键就在于Function的两个泛型，注意不是T和R，而是? super T和?
56710编辑于 2022-08-16 - 来自专栏后端Java
flatMap
<R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends R>> mapper); 可以看到flatMap里只有一个参数：Function 关键在于Function中的两个泛型，注意不是T和R，而是? super T和? 直白点说就是，它是你的入参，是你集合里每一个元素,就是.flatMap(teacher -> studentList.stream()的teacher 第二个泛型? extends Stream<? (26).flatMap(i -> Stream.concat(Stream.of(i), Stream.of(i).map(String::toUpperCase))).sorted().collect 直白点就是生成一个无限流根据limit控制个数停止，然后通过flatMap双通道把元素合并到一起。
57720编辑于 2023-02-21 - 来自专栏全栈程序员必看
RDD — flatmap
flatmap flatmap 简单用法 def main(args: Array[String]): Unit = { //设置log级别 Logger.getLogger local") val sc = new SparkContext(conf) sc.textFile("hdfs://hadoop001:9000/in/word") .flatMap (_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect().foreach(println(_)) sc.stop() } ---- flatmap ,"a b c d"),(2,"a b c"),(3,"a b")) /** * 第一种写法 */ val rdd = sc.parallelize(array) rdd.flatMap ) }) sub.iterator }).collect().foreach(println) /** * 第二种写法 */ //rdd.flatMap
49320编辑于 2022-08-23 - 来自专栏全栈程序员必看
spark flatmap
flatMap算子，在java中，接收的参数是FlatMapFunction,我们需要自己定义FlatMapFunction的第二个泛型类型，即，代表了返回的新元素的类型 call() 方法，返回的类型，不是U，而是Iterable，这里的U也与第二个泛型类型相同 flatMap其实就是，接收原始RDD中的每个元素，并进行各种逻辑的计算和处理，返回可以返回多个元素 flatmap 和map的操作，map可以完成的，flatmap也可以完成，但是flatmap能完成的，map能完成吗？ JavaRDD<String> listRdd=sc.parallelize(list); JavaRDD<String> listFlatMap=listRdd.flatMap
51510编辑于 2022-08-19 - 来自专栏全栈程序员必看
flatMap示例
flatMap示例 什么是flatMap() 回顾下面的数据结构， # Stream<String[]> # Stream<Stream<String>> # String[][] [ [1, 2 我们可以使用Stream#flatMap展平二维流为一维流。 Stream<String[]> -> flatMap -> Stream<String> Stream<Set<String>> -> flatMap -> Stream<String> Stream<List<String>> -> flatMap -> Stream<String> Stream<List<Object>> -> flatMap -> Stream<Object > flatMap示例，查找所有书 下面示例使用stream()将List转化为对象流，每个对象都是书的集合，我们可以使用flatMap来生成一个流，它包含所有对象的所有数据 在最后，我们可以过滤出包含
1.1K10编辑于 2022-09-05 - 来自专栏全栈程序员必看
java flatmap_java8 flatmap「建议收藏」
integers = new ArrayList<>(); //添加数据略 integers.stream.map(i -> i + 1).foreach(System.out::println); 而使用flatmap outer.add(inner2); outer.add(inner3); outer.add(inner4); outer.add(inner5); List result = outer.stream().flatMap
41430编辑于 2022-09-06 - 来自专栏大话swift
map compactMap flatMap
也就是说只返回符合规矩被转化的数据 测试数据["A", "B","1","2345"] 结果 [1, 2345] [nil, nil, Optional(1), Optional(2345)] flatMap 是不是感觉定义比较绕，我们拆分成两个部分步骤来说： 1 转换规则是将源数组中的元素进来之后返回出一个数组 2 对返回的数组进行合并 我们按照这过程使用上述测试 var flatArray = charArray.flatMap charArray.map { (value:String) -> Array<String> in return Array(repeating: value, count: value.count) } flatMap 2345", "2345", "2345", "2345"] map 结果 [["A"], ["B"], ["1"], ["2345", "2345", "2345", "2345"]] 我们发现 flatMap
97620发布于 2019-07-04 - 来自专栏全栈程序员必看
RxJava flatMap使用
RxJava flatMap使用 1、使用场景 首先从一个接口中获取list,然后根据获取到list中的元素信息，再获取每个元素的详细信息 2、以下是代码片段（仅笔记于此） String albumUrl file.exists()) { file.mkdirs(); } RxHttp.getInstance().getSyncServer() .musicList(albumUrl) .flatMap JSONObject.parseArray(jsonObject.getString(“info”), MusicItem.class); return Observable.fromIterable(list); }) .flatMap
77220编辑于 2022-08-19 - 来自专栏全栈程序员必看
scala flatMap个人心得
scala flatMap个人心得 前几天，用scala写了一个小程序。用到了flatMap函数，发现没有想象的那么简单，所以现在写下自己的体会，方便记忆。 由于本人也是初学者，如果内容有误，欢迎大家指出错误 flatMap 文章目录 flatMap的常见用法 flatMap和Map的区别 flatMap与Future 1 . flatMap常见用法 首先看看 scala中Seq 的flatMap的函数定义 def flatMap[B](f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]): Seq[B] Builds a new collection 所以flatMap就是将函数产出的集合串接在一起。 值得注意的是： flatMap最后返回的集合是以谁调用他为准的，比如Seq调用flatMap，返回的就是Seq。List就是返回List. (word => word.toSeq) 2 .flatMap和Map的区别 在知乎中看到的，觉得很有道理： flatMap=map + flatten 3 .flatMap与Future 在1中我们讲到
86620编辑于 2022-08-25 - 来自专栏code-x
Java Stream flatMap解析
flatMap 对流扁平化处理 运行如下代码 String[] words = new String[]{"Hello", "World"}; List<String > a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .flatMap((item List<String> a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .flatMap param <R> 函数结果的类型 * * @since 1.8 */ @FunctionalInterface public interface Function<T, R> { 可以看到demo中flatMap 处理, String[]就是上一层流的元素类型, 扁平化后流内元素变为String flatMap与map最直观的区别就是 flatMap返回的是流, 而map是流内元素 最终flatMap返回的多个流的内容被添加到一个流中
78410编辑于 2022-08-17 - 来自专栏软件工程
Stream map和flatmap的区别
flatMap FlatMap()操作具有对该流的元素应用一对多变换的效果，然后将所得到的元素展平到新的流中。 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。 flapMap应用一般是先map 再flatMap, 先将每个元素做处理，然后将两个处理结果flat 平铺 合并，返回一个完整的数据。 来看看flatMap List stringList = Arrays.asList({"Hello","World"}).stream(). flatMap(str -> Arrays.stream(str)) .collect(Collectors.toList()); 三 为了更具体表明展平,咱们再看一个demo = Arrays.asList(inner1,inner2,inner3,inner4,inner5); List<Integer> result = outer.stream().flatMap
2.3K20编辑于 2022-03-04 - 来自专栏java编程那点事
map与flatMap的区别
flatMap val lineArray = Array("hello you","hello me","hello world") val lines = sc.parallelize(lineArray , 1) val words = lines.flatMap(line =>{ line.split(" ") }) words.foreach { word => println(word.mkString line.split(" ") }) words.foreach { word => println(word.mkString) } 结果 1.png map:获取一个新元素（原本几个元素还是几个元素） flatmap
54820编辑于 2023-02-25 - 来自专栏全栈程序员必看
RxJava 操作符flatmap
是时候让flatmap出现啦！ 在RxJava的链式调用下，所有之前需要嵌套的地方都被flatMap()隔开了。代码可读性大大增加！假如你的IDE支持java 8的话，你可以体验更美妙的事情：lambda! 看来很多同学都不太理解为何要用flatmap来解决嵌套回调。那咱们就深入点。 flatMap()究竟是用来干嘛的？ 简单的说，flatmap把一个Observable变成多个Observable，然后把得到的多个Obervable的元素一个个的发射出去。 参考：http://www.jianshu.com/p/0f926fda682b 延伸：实例项目（体会flatMap用法） 一.
97931编辑于 2022-09-05 - 来自专栏小工匠聊架构
Java8 - Streams flatMap()
文章目录 What is flatMap()? Why flat a Stream? Demo What is flatMap()? 在 Java 8 中，我们可以使用 flatMap 将上述 2 级 Stream 转换为一级 Stream 或将 二维数组转换为 一维数组。 看一个简单的例子： 使用flatMap找出单词列表中各不相同的字符 ---- Why flat a Stream? Stream<String[]> -> flatMap -> Stream<String> Stream<Set<String>> -> flatMap -> Stream<String> Stream<List<String>> -> flatMap -> Stream<String> Stream<List<Object>> -> flatMap -> Stream<Object
1.8K40编辑于 2023-01-03 flat、flatmap与map的用法区别
(arr4); // [1, 2, empty, 4, 5] console.log(arr4.flat()); // [1, 2, 4, 5]还有一点，flat方法会移除数组中的空项flatMap California"]; arr1.map(x => x.split(" ")); // [["it's","Sunny","in"],[""],["California"]] arr1.flatMap }) console.log(result1); //[undefined, undefined, 3, 4, 5] const result2 = arr1.flatMap [i]:[] }) console.log(result2); //[3, 4, 5]上面的例子中可以看出 flatmap() 与 map()的区别：不同点：1- flatmap 较map少嵌套了一层 [] ,2- map是必须会映射一个与原数组长度一致的新数组，而flatmap不一定与原数组长度一致相同点：两者都返回一个新数组，不影响原数组。
30400编辑于 2025-04-02- 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )
一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法 可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ; RDD#flatMap 方法 是 在 RDD#map 方法 的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法 也是 接收一个 函数 作为参数 , 该函数被应用于 RDD lst = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]] 如果将上述 列表 解除嵌套 , 则新的 列表 如下 : lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] RDD#flatMap 每个元素 进行处理 , 然后再 将 计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是 解除嵌套 ; 这样 原始 RDD 对象 中的 每个元素 , 都对应 新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap 语法说明 RDD#flatMap 语法说明 : newRDD = oldRDD.flatMap(lambda x: [element1, element2, ...])
86310编辑于 2023-10-11 - 来自专栏大数据-数据人生
Spark算子：map和flatMap区别
flatMap=map + flatten 例1： scala> val test=List("hello java","hello python","hello hadoop") test: List hadoop) map输出结果： scala> test.map(line=>line).foreach(x=>println(x)) hello java hello python hello hadoop flatMap 输出结果1： scala> test.flatMap(line=>line.split(" ")).foreach(x=>println(x)) hello java hello python hello hadoop flatMap输出结果2： scala> text.flatMap(line=>line).foreach(x=>println(x)) h e l l o j a v a h ……
1.8K41发布于 2020-03-28 - 来自专栏Phoenix的Android之旅
RxJava中级进阶--map和flatmap
今天要介绍两个我认为是RxJava中最牛逼的Operator， map和flatmap。 在掌握map和flatmap的基础上，就可以去了解RxJava的核心操作 lift() 。 flatmap() flatmap()是一个很牛逼的变换，如果看完这一段你还不能体会它的牛逼之处那应该是我说的不够好，希望能提建议让我知道该怎么行文才能更好的描述它。 flatmap 表达的就是这种意思，某个异步源会派发多个数据，flatmap接受他们并进一步产生更多的数据，最后派发给observer，这是一个“铺平”的过程。 回过头去看flatmap的英文定义相信你会有新的理解。 flatmap的这个特性也就带来了很牛逼的操作--异步嵌套。 R> flatMap(Func1<?
2.7K30发布于 2018-09-29 - 来自专栏Play & Scala 技术分享
Scala之美 - Future & map & flatMap
利用map、flatMap方法做数据转换时，层层递进的演算方式，很像是在画流程图，中间没有停顿，思绪很流畅，不会被无关的变量声明、初始化等琐事打断。 下面我们以一个示例来说明，将Future、map和flatMap组合起来会产生多大的威力！ 2. vps.disabled){ true } else { false } } }.flatMap{ isValid => if(isValid){ getCollection
1.8K80发布于 2018-05-17 - 来自专栏全栈程序员必看
scala中map与flatMap浅析
有一种观点认为将map和flatMap说成Scala函数机制的核心都不为过分，其实是有一定道理的。因为实际中我们使用最多的场景就是对数据进行map操作或者flatMap操作。 而flatMap与map唯一不一样的地方就是传入的函数在处理完后返回值必须是List，其实这也不难理解，既然是flatMap，那除了map以外必然还有flat的操作，所以需要返回值是List才能执行flat object collection_t1 { def flatMap1(): Unit = { val li = List(1,2,3) val res = li.flatMap( 'b') case _ => x*2 }) println(res) } def main(args: Array[String]): Unit = { flatMap1
75920编辑于 2022-08-19
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