Spark代码解析：这段sequenceFile映射操作具体实现了什么？

先把原代码和背景放在最前面：

原代码：

val jsonString = sc.sequenceFile[Long,String](paths).map(x => { x._2 })

背景说明：paths变量存储了若干文本文件路径的CSV。

咱们一步步来捋，重点聚焦在map操作上：

1. 先看前面的sc.sequenceFile[Long,String](paths)
   这行代码是Spark从paths指定的文件路径（这里是CSV里记录的那些路径）读取SequenceFile。SequenceFile是Hadoop生态里的一种键值对格式文件，这里我们指定了键的类型是Long，值的类型是String，所以读取后得到的是一个RDD[(Long, String)]——简单说就是一堆(长整数, 字符串)这样的二元组集合。

2. 核心的map(x => { x._2 })操作

   • map是Spark里最常用的转换算子之一，它的作用是遍历原RDD的每一条记录，对每条记录执行你定义的函数，然后把函数返回的结果拼成一个全新的RDD。
   • 这里的x就代表原RDD里的每一条二元组记录（也就是每个(Long, String)）。
   • 在Scala里，元组的元素是用_1、_2、_3...来访问的（注意索引从1开始，不是0哦）：x._1是取这个二元组的第一个元素（也就是那个Long类型的键），x._2就是取第二个元素（String类型的值）。
   • 所以这个map做的事情特别明确：把原RDD里的每一组键值对，都只保留它的「值部分」，直接丢掉「键部分」。

最后总结一下：经过这个map操作后，原来的RDD[(Long, String)]就变成了RDD[String]，然后赋值给jsonString变量——从变量名能猜出来，这个String应该是JSON格式的文本内容~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者oortcloud_domicile