map将函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回
map函数的源码：
def map(self, f, preservesPartitioning=False):
"""
Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD.
>>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", "c"])
>>> sorted(rdd.map(lambda x: (x, 1)).collect())
[('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)]
"""
def func(_, iterator):
return map(fail_on_stopiteration(f), iterator)
return self.mapPartitionsWithIndex(func, preservesPartitioning)
map将每一条输入执行func操作并对应返回一个对象，形成一个新的rdd，如源码中的rdd.map(lambda x: (x, 1) --> [('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)]
flatMap会先执行map的操作，再将所有对象合并为一个对象，返回值是一个Sequence
flatMap源码：
def flatMap(self, f, preservesPartitioning=False):
"""
>>> rdd = sc.parallelize([2, 3, 4])
>>> sorted(rdd.flatMap(lambda x: range(1, x)).collect())
[1, 1, 1, 2, 2, 3]
>>> sorted(rdd.flatMap(lambda x: [(x, x), (x, x)]).collect())
[(2, 2), (2, 2), (3, 3), (3, 3), (4, 4), (4, 4)]
"""
def func(s, iterator):
return chain.from_iterable(map(fail_on_stopiteration(f), iterator))
return self.mapPartitionsWithIndex(func, preservesPartitioning)
注意：flatMap将输入执行func操作时，对象必须是可迭代的
map与flatMap的区别：
1 from pyspark import SparkConf, SparkContext
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3 conf = SparkConf()
4 sc = SparkContext(conf=conf)
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7 def func_map():
8 data = ["hello world", "hello fly"]
9 data_rdd = sc.parallelize(data)
10 map_rdd = data_rdd.map(lambda s: s.split(" "))
11 print("map print:{}".format(map_rdd.collect()))
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14 def func_flat_map():
15 data = ["hello world", "hello fly"]
16 data_rdd = sc.parallelize(data)
17 flat_rdd = data_rdd.flatMap(lambda s: s.split(" "))
18 print("flatMap print:{}".format(flat_rdd.collect()))
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21 func_map()
22 func_flat_map()
23 sc.stop()
执行结果：
map print:[['hello', 'world'], ['hello', 'fly']]
flatMap print:['hello', 'world', 'hello', 'fly']
可以看出，map对 "hello world", "hello fly"这两个对象分别映射为['hello', 'world'], ['hello', 'fly']，而flatMap在map的基础上做了一个合并操作，将这两个对象合并为一个['hello', 'world', 'hello', 'fly']，这就造就了flatMap在词频统计方面的优势。