2021年大数据常用语言Scala（二十三）：函数式编程 扁平化映射 flatMap

Posted 2021-05-18 Lansonli

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扁平化映射 | flatMap

定义

案例

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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

flatmap方法	API	说明
泛型	[B]	最终要转换的集合元素类型
参数	f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]	传入一个函数对象<br />函数的参数是集合的元素<br />函数的返回值是一个集合
返回值	TraversableOnce[B]	B类型的集合

 

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)