深入理解Spark编程中的map方法

先上结论：不拘泥于形式，给一个东西，一顿操作，返回一个东西。且对每一条数据都相同的处理，处理完会生成新的东西，不改变之前你传进来的东西。

       这个东西你可以理解为任何形式的数据，如map里的，对象，各种形式文件等等。 

当深入理解map方法时，我们可以将其视为一种编程思想，它体现了一种函数式编程的范式。函数式编程是一种编程范式，它强调将计算视为数学上的函数计算，避免使用可变状态和副作用。在Spark的上下文中，map方法提供了一种方式来应用这种函数式编程范式。

一些关键编程思想：

1. 无状态计算：在函数式编程中，计算是无状态的，这意味着计算的结果仅取决于输入参数，而不依赖于程序的其他部分或外部状态。map操作正是这样的无状态计算，它对每个元素独立地应用一个函数，并产生一个新的数据集作为输出。
2. 不可变性：函数式编程鼓励使用不可变数据结构，这意味着数据一旦创建就不能被修改。在Spark中，虽然RDD（弹性分布式数据集）是可变的，但map操作创建了一个新的RDD，而不是修改原始数据集。这种不可变性的思想有助于简化并行计算和避免数据一致性问题。
3. 纯函数：在函数式编程中，纯函数是指给定相同输入总是产生相同输出的函数，并且没有副作用。map操作应用的是一个纯函数，因为它对每个输入元素返回一个确定的结果，并且不会对数据集进行任何额外的修改或产生副作用。