java dataset flatmap_spark 的 map 和 flatMap 应该怎样理解？

conf = SparkConf().setAppName("Simple App").setMaster("local")

sc = SparkContext(conf=conf)

file = "./README.md"

“”“

111 aaa bcd

22 qqq www

”“”

dataFile = sc.textFile(file)

test = dataFile.map(lambda s : s)

print test.collect() # [u'111 aaa bcd', u'22 qqq www']

test = dataFile.flatMap(lambda s : s)

print test.collect() # [u'1', u'1', u'1', u' ', u'a', u'a', u'a', u' ', u'b', u'c', u'd', u'2', u'2', u' ', u'q', u'q', u'q', u' ', u'w', u'w', u'w'

map文档是这样解释的：Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a function func.

我的理解是对rdd的每一个element进行func,最后返回的数量应该是等于element的数量的。

flatMap是这样解释:Similar to map, but each input item can be mapped to 0 or more output items (so func should return a Seq rather than a single item).

这里不懂为什么flatMap结果是一个个字母?