为了弄明白flatMap和map的区别了，查了很多资料，始终不解其意。今天为了实现一个小需求，要求统计上季度不同商品销售数量，用spark写了个wordcount，统计完成。

但是在看到flatMap和map算子时，一时不知道用哪个，犹豫不决。最终，自己决定用数据直观验证他们两者的区别。

数据格式
10001#music#120180101#singer1
10002#music2#20180301#singer2

使用flatMap算子处理数据

lines.flatMap(_.split("#")).foreach(println)

输出结果:
10002
music2
20180301
singer2
10001
music1
20180101
singer1

返回的直接是一个RDD[String]

使用Map算子处理数据

lines.map(_.split("#")).foreach(println)

输出结果：
[Ljava.lang.String;@4e7cb15d
[Ljava.lang.String;@4b78c965

返回的是RDD[Array[String]]

继续对数据处理

lines.map(_.split("\t")).map(data=>{
      (data(0),data(1),data(2),data(3))
    }).foreach(println)

输出结果：
(10002,music2,20180301,singer2)
(10001,music1,20180101,singer1)

返回的是RDD[String,String,String,String]

再次对数据处理等到的结果和flatMap一致

lines.map(_.split("\t")).map(data=>{
      (data(0),data(1),data(2),data(3))
    }).foreach(dataf=>{
      println(dataf._1)
      println(dataf._2)
      println(dataf._3)
      println(dataf._4)
    })

输出结果：
10002
music2
20180301
singer2
10001
music1
20180101
singer1

总结，通过上面可以发现，flatMap直接一步把一行数据切割成一份份输出；而map需要一系列操作才能把一行数据切割成一份份输出。flatMap把一个整体切割成单独的数据；map只是把一个整体切分开，但是还在同一行

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object CountMusic {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("countmusic")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val lines: RDD[String] = sc.textFile("D:\\JNBY\\20200401\\music1")
    //flatMap算子操作数据
//    lines.flatMap(_.split("#")).foreach(println)
    //map算子操作数据
   /** lines.map(_.split("#")).map(data=>{
      (data(0),data(1),data(2),data(3))
    }).foreach(ff=>{
      println(ff._1)
      println(ff._2)
      println(ff._3)
      println(ff._4)
    })*/

    //spark版wordcount
    val value: RDD[(String, Int)] = lines.flatMap(_.split("#")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
    println(value)
  }
}