使用Spark 2.1.0的Java FlatMap

我正在尝试使用Java8中的spark 2.1.0进行平面映射

2.2.0文档显示了此示例

JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(x.split(" ")).iterator());

JavaDStream words=lines.flatMap（x->array.asList（x.split（“”）.iterator（））；

当我从2.1.0开始尝试时，我得到了以下结果

Error:(31, 25) java: method flatMap in class org.apache.spark.rdd.RDD<T> cannot be applied to given types;
required: scala.Function1<java.lang.String,scala.collection.TraversableOnce<U>>,scala.reflect.ClassTag<U>
found: (x)->Array[...]tor()
reason: cannot infer type-variable(s) U
(actual and formal argument lists differ in length)

错误：（31,25）java:org.apache.spark.rdd.rdd类中的方法flatMap无法应用于给定类型；
必需：scala.Function1，scala.reflect.ClassTag
发现：（x）->数组[…]或（）
原因：无法推断类型变量U
（实际参数列表和正式参数列表长度不同）

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在这些版本中，使用flatMap的正确方法是什么？

下面的代码适用于Spark 2.1.0

JavaDStream<String> lines = messages.map(tuple -> tuple._2());
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(SPACE.split(x)).iterator());
JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1))
    .reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);

JavaDStream lines=messages.map（tuple->tuple._2（））；
JavaDStream words=lines.flatMap（x->Arrays.asList（SPACE.split（x））.iterator（））；
JavaPairDStream wordCounts=words.mapToPair（s->new Tuple2（s，1））
.还原基（（i1，i2）->i1+i2）；

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请检查您的spark dependencies版本。如果您想参考Spark 2.1.0版本的示例，请转到下面的代码适用于Spark 2.1.0

JavaDStream<String> lines = messages.map(tuple -> tuple._2());
JavaDStream<String> words = lines.flatMap(x -> Arrays.asList(SPACE.split(x)).iterator());
JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = words.mapToPair(s -> new Tuple2<>(s, 1))
    .reduceByKey((i1, i2) -> i1 + i2);

JavaDStream lines=messages.map（tuple->tuple._2（））；
JavaDStream words=lines.flatMap（x->Arrays.asList（SPACE.split（x））.iterator（））；
JavaPairDStream wordCounts=words.mapToPair（s->new Tuple2（s，1））
.还原基（（i1，i2）->i1+i2）；

请检查您的spark dependencies版本。如果您想参考Spark 2.1.0版本的示例，请访问