Spark FlatMap(x=＞new ListBuffer())或者FlatMap(x=＞new ListBuffer[String]())

ListBuffer 类型指定与操作错误处理
最新推荐文章于 2023-05-26 17:33:43 发布
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本文探讨了在使用ListBuffer时未指定类型导致的运行时错误问题。通过实例说明，指定期望的成员类型可以避免此类错误，确保后续操作的顺利执行。了解正确的类型使用对于编写稳定可靠的Scala代码至关重要。

如下图，在返回不包含元素的ListBuffer时，如果ListBuffer没有指定类型（即ListBuffer中包含的是什么类型的成员），在执行后面的操作时就会报错。
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如下图，指定了ListBuffer中成员的类型后，执行后面的操作时就不会报错。
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你提到的表达式： ```scala flatMap(x => x.split("-")).map(x => (x, 1)) ``` 是 Scala 中函数式编程的一个常见操作组合，通常用于处理字符串集合并生成键值对（如在 Word Count 类型任务中）。我们来逐步解释这个表达式的含义和作用。 --- ### 示例背景 假设有一个字符串数组 `arr`： ```scala val arr = Array("hello-world", "hello-scala", "scala-spark") ``` 我们的目标是： - 把每个字符串按 `"-"` 分割成多个单词； - 然后为每个单词生成一个 `(word, 1)` 的元组； - 最终得到一个类似 `List((hello,1), (world,1), ...)` 的结果。 --- ### 表达式详解 #### 1. `flatMap(x => x.split("-"))` - 对数组中的每个元素 `x` 进行操作：`x.split("-")` 将其按 `"-"` 分割，返回一个字符串数组。 - 使用 `flatMap` 而不是 `map` 是因为我们需要**扁平化**结果，把多个数组合并为一个大的序列。 ##### 示例说明： ```scala arr.flatMap(x => x.split("-")) // 结果: Array("hello", "world", "hello", "scala", "scala", "spark") ``` #### 2. `.map(x => (x, 1))` - 对上一步的结果进行映射，将每个单词 `x` 转换为 `(x, 1)` 元组，表示该单词出现了一次。 ##### 示例说明： ```scala arr.flatMap(x => x.split("-")).map(x => (x, 1)) // 结果: List(("hello", 1), ("world", 1), ("hello", 1), ("scala", 1), ("scala", 1), ("spark", 1)) ``` --- ### 完整代码示例 ```scala val arr = Array("hello-world", "hello-scala", "scala-spark") val result = arr .flatMap(x => x.split("-")) // 扁平化分割后的单词 .map(word => (word, 1)) // 每个单词映射为 (word, 1) println(result) ``` 输出： ``` List((hello,1), (world,1), (hello,1), (scala,1), (scala,1), (spark,1)) ``` --- ### 总结 | 操作 | 作用 | |------|------| | `flatMap(x => x.split("-"))` | 将每个字符串按 `"-"` 分割，并展平结果 | | `map(x => (x, 1))` | 将每个单词转换为一个 `(word, 1)` 键值对 | 这种结构通常是 MapReduce 风格的第一步（Map 阶段），下一步一般是聚合（Reduce 阶段）统计次数，比如使用 `groupBy` 或 Spark 的 `reduceByKey`。 --- ### 相关问题
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