Scala/Spark:wordreduce中的映射

行=123

地图是怎么工作的？线路的作用是什么

val tokenized =file.map(line=>(line.split("\t")(1),line.split("\t")(2).toInt))

标记化会是什么样子

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谢谢这里有一个非正式的解释：

map（）方法应用于一种类型的集合（例如，文件中的行集合）并提供函数（例如，从给定字符串中提取第二项和第三项）时，将返回将该函数应用于原始集合中每个项的结果集合（例如，包含每行第二项和第三项的元组集合）

语法

line=>(line.blah())

是定义函数的简写形式。输入参数以名称“line”声明，输出将是表达式求值的结果。在表达式中，结果是行上的第二项为字符串，第三项为整数（作为“tuple”一起返回）

下面是一个变体，您可以粘贴到scala交互式解释器中，该解释器伪造文件并在空格而不是制表符上拆分行：

val file = List("111 222 333", "444 555 666")

文件：List[String]=List（11122233344455666）

标记化：List[（String，Int）]=List（（222333），（555666））

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因此，这里您看到的结果是类型列表[（String，Int）]

您所说的

filehandle

是什么意思？我只想了解map函数在这里是如何工作的。键和值是什么？键，值？

map

没有创建“map”，它正在将一种类型映射到另一种类型。看起来在进入Spark之前，您可能需要阅读Scala和函数式编程。

val tokenized =file.map(line=>(line.split(" ")(1),line.split(" ")(2).toInt))