map

クラス: matlab.compiler.mlspark.RDD
名前空間: matlab.compiler.mlspark

入力 RDD の各要素に関数を適用して、新しい RDD を返す

構文

result = map(obj,func,varargin)


説明

result = map(obj,func,varargin) はまず、obj のすべての要素に関数 func を適用して新しい RDD である result を返します。varargin は、適用する関数の入力に関する可変長の入力引数のリストを表します。

入力引数

obj — 入力 RDD

RDD オブジェクト

入力 RDD。RDD オブジェクトとして指定します。

func — 各要素に適用する関数

関数ハンドル

入力 RDD の各要素に適用する関数。関数ハンドルとして指定します。

データ型: function_handle

varargin — 可変長の入力引数のリスト

適用する関数への有効な入力

可変長の入力引数のリスト。適用する関数への入力を指定します。

出力引数

result — マッピングされた要素を含む RDD

RDD オブジェクト

入力 RDD のマッピングされた要素を含む、パイプライン化された RDD。RDD オブジェクトとして返されます。

例

RDD の各要素への関数の適用

%% Connect to Spark
sparkProp = containers.Map({'spark.executor.cores'}, {'1'});
conf = matlab.compiler.mlspark.SparkConf('AppName','myApp', ...
                        'Master','local[1]','SparkProperties',sparkProp);
sc = matlab.compiler.mlspark.SparkContext(conf);

%% map
inputRDD = sc.parallelize({'A','B','C','A','B'},2);
redRDD= inputRDD.map(@(x)({x,1})).collect();

バージョン履歴

R2016b で導入

参考

flatMap | reduce | collect | parallelize