flatmap和map区别
FlatMap和Map是两种在各种编程语言中常见的数据操作函数，它们在功能上有一些区别。Map函数通常用于将一个集合（如列表或数组）中的每个元素映射到一个新的元素。这个新的元素可以是原始元素经过函数处理后的结果，也可以是原始元素本身。Map函数通常用于对集合中的每个元素进行相同的操作。
map（ ）：接收一个函数，应用到RDD中的每个元素，然后为每一条输入返回一个对象。
map：它接收一个函数和一个数据集作为输入，将该函数应用于数据集中的每一个元素，然后返回一个新的数据集。flatMap：它接收一个函数和一个数据集作为输入，将该函数应用于数据集中的每一个元素，然后返回一个新的数据集，这个新的数据集是由函数产生的所有元素的列表组成的。
Map是把操作映射到每个values里面去。
与map类似，区别是原RDD中的元素经map处理后只能生成一个元素，而原RDD中的元素经flatmap处理后可生成多个元素来构建新RDD。eg：对原RDD中的每个元素x产生y个元素（从1到y，y为元素x的值）。
flatMap，接收一个函数作为参数，将流中的每个值都换成另一个流，然后把所有流连接成一个流；map只能把一个对象转换成另一个对象来作为流中的元素。而flatMap可以把一个对象转换成多个对象作为流中的元素。
[1,2,3].map(parseInt)结果到底是什么?
1、map函数的第一个参数是一个callback，这个回调函数接受3个参数，currentValue：当前元素的值，index：当前元素的索引，arr：当前元素属于的数组。第二个参数thisValue，是对象作为该执行回调时使用，传递给函数，用作 this 的值。
2、对于 parseInt（） 函数，仅接收两个参数，所以第三个参数实际上没有任何作用，因此 [1， 2， 3].map（parseInt） 结果就是：但这篇文章的重点并非是答案，我们应该关注 parseInt（string， radix） 函数本身。
3、我们首先回顾一下 parseInt（） 个 map（） 两个函数的用法：parseInt（） 函数 定义和用法 parseInt（） 函数可解析一个字符串，并返回一个整数。语法 parseInt（string， radix）参数 描述 string 必需。要被解析的字符串。radix 可选。表示要解析的数字的基数。该值介于 2 ~ 36 之间。
map函数的用法python
map函数的用法如下：map（func， lst） ，将传的函数变量 func 作到 lst 变量的每个元素中，并将结果组成新的列表 （Python2）/ 迭代器（Python3） 返回。注意：map（）返回的是一个迭代器，直接打印map（）的结果是返回的一个对象。
首先按下“Win＋R”组合键，打开运行窗口。在打开文本框输入“cmd”点击确定。在打开的cmd窗口中，输入：“python”点击Enter键。在Python环境中，使用def关键字定义一个“myfunc”函数。输入：x＝map（myfunc（apple，banana，cherry）点击Enter键。
python中map函数的用法就是根据提供的函数（通过参数提供）对指定序列做映射。本质上来讲，map函数在Python中是一个迭代器生成函数。函数的作用是对序列iterable中每一个元素调用function函数，返回一个map对象实例。
map函数的用法pythonmap函数的用法如下：map（func，lst），将传的函数变量func作到lst变量的每个元素中，并将结果组成新的列表（Python2）/迭代器（Python3）返回。第一个参数function以参数序列中的每一个元素调用function函数，返回包含每次function函数返回值的新列表。
map（） 会根据提供的函数对指定序列做映射。第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
mapreduce计算的主要流程有哪些
1、输入分片：在进行Map计算之前，MapReduce会根据输入文件计算输入分片，每个输入分片对应一个Map任务，输入分片存储的并非数据本身。如果输入文件较大，可以进行输入分片调整，例如合并小文件，以优化计算效率。Map阶段：程序员编写Map函数，对输入分片进行处理。
2、MapReduce工作流程可概括为以下几个主要步骤： 输入分片（Input Split）：MapReduce在执行Map任务之前，会根据输入文件的大小将其划分为多个输入分片。每个输入分片对应一个Map任务。这些输入分片并不存储数据本身，而是作为数据处理的单元。
3、mapreduce工作流程如下：输入分片（input split）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务，输入分片（input split）存储的并非数据本身。
4、JobClient通过RPC协议向JobTracker请求一个新应用的ID，用于MapReduce作业的ID JobTracker检查作业的输出说明。
5、Hadoop MapReduce 源于Google发表的 MapReduce论文。Hadoop MapReduce 其实就是Google MapReduce的一个克隆版本。Hadoop 0即第二代Hadoop系统，其框架最核心的设计是HDFS、MapReduce和YARN。其中，HDFS为海量数据提供存储，MapReduce用于分布式计算，YARN用于进行资源管理。
6、首先从HDFS中读取数据，并对它做分片操作（split） （2） 每个小分片单独启动一个map任务来处理此分片的数据。map任务的输入和输出都是key-value （3） 把每个map输出的key-value都进行分区，然后做排序、归并、合并后，分发给所有reduce节点去处理——这个过程称为shuffle。
如何使用map()替换值
{a： 1， b： 5， c： 3} 可以看到，键b对应的值已经被成功替换为5。最后，我们可以使用new_map来替换old_map：python old_map = new_map 这样，我们就完成了使用map替换值的操作。需要注意的是，这种方法会创建一个新的map，如果原始map很大，可能会占用较多的内存。
在此映射中关联指定值与指定键。如果该映射以前包含了一个该键的映射关系，则旧值被替换。
map集合没有专门更改value的方法，更改value的方法就是map.put（key，value），更改就是直接替换，比如想改变key是1，value是一的组合，就是map.put（1，壹），直接替换就行。
1）；print（m）；m.put（1， 2）；print（m）；}private static void print（MapInteger， Integer m） {for（Map.EntryInteger， Integer mm ： m.entrySet（）System.out.println（K： +mm.getKey（）+，V： +mm.getValue（）；}}//供参考，重新放一个相同的key，会自动覆盖value的。
不会存在相同的key，你直接put就替换了，不过是替换的是value的值而已。要remove原来的key，然后put新的key和原值。
想用arduino接NTC负线性电阻测量温度(-40~40℃),怎么实现?
选择温度传感器：首先，你需要选择一个适合你的项目的温度传感器。常见的温度传感器有热电偶、热敏电阻（RTD）和负温度系数热敏电阻（NTC）等。连接传感器：将温度传感器连接到微控制器（如Arduino、Raspberry Pi等）的相应引脚。通常，这需要将传感器的输出信号连接到微控制器的模拟输入引脚或专用的传感器接口。
这样做的最简单方法是使用热敏电阻作为分压电路的一部分。在电阻和热敏电阻串联电路上施加恒定电压，并在热敏电阻上测量输出电压。例如，如果我们使用10kΩ热敏电阻和10kΩ的串联电阻，那么在25℃的基准温度下的输出电压将是电源电压的一半。
先在室温t1下测得电阻值Rt1，再用电烙铁作热源，靠近热敏电阻Rt，测出电阻值RT2，同时用温度计测出此时热敏电阻RT表面的平均温度t2再进行计算。
采集电阻实时变化值要利用光敏电阻和LIAT中的光敏函数库。通过Arduino Uno控制板的模拟端口采集与光敏电阻串联电阻的分压值上传给LabVIEW软件，并除以光照系数以获得光照值，实现一个光强计的功能。
您的问题有两种方法：一是修改程序中的阻温特性表（与您所用的NTC温度传感器一致），二是选用与程序中阻温特性表相同的NTC温度传感器。（要注意的是，NTC温度传感器必须放在您所要监控温度的部位，也就是说您实际测量温度的位置，NTC温度传感器的感温部位也必须在那个位置。
