到处是map、flatMap，啥意思？

最近入职一个有趣的年轻同事，提交了大量大量的代码。翻开git记录一看，原来是用了非常多的java8的语法特性，重构了代码。用的最多的，就是map、flatMap之类的。

但是其他小伙伴不愿意了，虽然有的人感觉代码变的容易懂了，但有更多的人感觉代码变的很晦涩。
那感觉就像是：脱了裤子放屁，多此一举。

这些函数的作用域，根据级别，我觉得可以分为三类。简直是无所不在。

不要过分使用
我也不知道这些函数是从什么时候流行起来的，但它们与函数编程的关系肯定是非常密切的。好像是2004年的Scala开始的。

没什么神奇的，它们全部是语法糖，作用是让你的程序更简洁。你要是想，完全可以用多一点的代码去实现。不要为了炫技刻意去使用，物极必反，用不好的话，产生的效果会是非常负面的。比如java，它并不是一门函数编程语言，那么lambda就只是一种辅助；而你用java那一套去写Lisp代码的话，也只会不伦不类。

但语言还是要融合的，因为潮流就是这样。不去看他们背后的设计，我们仅从api的语义表象，横向看一下它们所表达的东西。

我们首先看一下其中的共性（注意：逻辑共性，并不适合所有场景），然后拿几个典型的实现，看一下在这个星球上，程序员们的表演。

这些抽象的概念
这些函数的作用对象，据说是一种称之为流的东西。那流到底是一种什么东西呢？请原谅我用一些不专业的话去解释。

不论是在语言层面还是分布式数据结构上，它其实是一个简单的数组。它有时候真的是一个简单的数组，有时候是存在于多台机器的分布式数组。在下文中，我们统称为数组流。

我们简单分为两类。

语言层面的：比如Java的Stream
分布式层面的：比如Spark的RDD
它们都有以下几个比较重要的点。

函数可以作为参数
C语言当然是没问题的，可以把函数作为指针传入。但在不久之前，在Java中，这还得绕着弯子去实现（使用java概念中的Class去模拟函数，你会见到很多Func1、Func0这样奇怪的java类）。

函数作参数，是使得代码变得简洁的一个必要条件。我们通常的编程方法，大多是顺序执行一些操作。

array = new Array()array = func1(array)if(func2(array)){    array = func3(array)}array = func4(array)

而如果函数能够当参数，我就能够尽量的将操作平铺。最终，还是要翻译成上面的语句进行执行的。

array = new Array()array.stream().map(func1).filter(func2).flatMap(func3).sorted(func4)...

编程模式完全变了，函数也有了语义。

sequential & parallel

如果我们的数组流太大，对于单机来说，就有顺序处理和并行处理两种方式。

通常，可以通过parallel函数进入并行处理模式。对于大多数本地操作，开了并行不见得一定会快。
java中使用ForkJoin那一套，线程的速度，你知道的…

而对于分布式数据流来说，本来就是并行的，这种参数意义就不大了。

函数种类
一般作用在数据流上的函数，会分为两类。

转换。Transformation动作。Action

转换，典型的特点就是lazy。
只有action执行的时候，才会真正参与运算。所以，你可以认为这些转换动作是一套被缓冲的操作。典型的函数如：map、flatMap等。它们就像烤串一样被串在一起，等着被撸。

动作。真正触发代码的运行，上面的一系列转换，也会像开了闸的洪水一样，一泻而下。典型的如reduce函数，就是这种。

以上的描述也不尽然，比如python的map，执行后就可以输出结果。这让人很没面子啊。

map & reduce
谈到map和reduce，大家就不约而同的想到了hadoop。然而，它不仅仅是大数据中的概念。

对于它俩的概念，我们仅做下面两行介绍。

map
将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的数组流返回。

reduce
reduce类似于一个递归的概念。最终会归约成一个值。看看这个公式：）

reduce([p1,p2,p3,p4],fn) = reduce([fn(p2,p4),fn(p1,p3)])

具体还是看谷歌的经典论文吧。

《MapReduce: Simplified Data
Processing on Large Clusters》

https://ai.google/research/pubs/pub62

你能访问么？:)

map & flatMap
这两个函数经常被使用。它们有如下区别：

map
把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流。

flatMap
flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素相同的数组流。只不过，里面的元素也是一个子数组流。把这些子数组合并成一个数组以后，元素个数大概率会和原数组流的个数不同。

程序员们的表演
java8种的Stream
java8开始，加入了一个新的抽象，一个称之为流的东西：Stream。配合lambda语法，可以使代码变的特别的清爽、干净（有木有发现都快成了Scala了）。

一个非常好的向导：
https://stackify.com/streams-guide-java-8/

Spark的RDD操作
spark的核心数据模型就是RDD，是一个有向无环图。它代表一个不可变、可分区、其内元素可并行计算的集合。
它是分布式的，但我们可以看下一个WordCount的例子。

JavaRDD<String> textFile = sc.textFile("hdfs://...");JavaPairRDD<String, Integer> counts = textFile    .flatMap(s -> Arrays.asList(s.split(" ")).iterator())    .mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1))    .reduceByKey((a, b) -> a + b);counts.saveAsTextFile("hdfs://...");

多么熟悉的Api啊，你一定在Hadoop里见过。

Flink 的 DataStream
Flink程序是执行分布式集合转换(例如，filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating)的常规程序。Flink中的DataStream程序是实现在数据流上的transformation。

我们同样看一下它的一段代码。

DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts =// split up the lines in pairs (2-tuples) containing: (word,1)text.flatMap(new Tokenizer())// group by the tuple field "0" and sum up tuple field "1".keyBy(0).sum(1);kafka stream的操作

kafka已经变成了一个分布式的流式计算平台。他抽象出一个KStream和KTable，与Spark的RDD类似，也有类似的操作。

KStream可以看作是KTable的更新日志（changlog），数据流中的每一个记录对应数据库中的每一次更新。

我们来看下它的一段代码。

KTable<String, Long> wordCounts = textLines.flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\W+"))).groupBy((key, value) -> value).count();wordCounts.toStream().to("streams-wordcount-output", Produced.with(stringSerde, longSerde));RxJava

RxJava是一个基于观察者模式的异步任务框架，经常看到会被用到Android开发中（服务端采用的也越来越多）。

RxJava再语言层面进行了一些创新，有一部分忠实的信徒。

语言层面的lambda
当然，对Haskell这种天生的函数编程语言来说，是自带光环的。但其他的一些语言，包括脚本语言，编译性语言，也吸收了这些经验。

它们统称为lambda。

Python
作为最流行的脚本语言，python同样也有它的lambda语法。最基本的map、reduce、filter等函数同样是存在的。

JavaScript
js也不能拉下，比如Array.prototype.*()等。它该有的，也都有了。

End
另外还有很多很多，就不一一罗列了。话说，这些函数可以申请专利么？我很喜欢，虽然我很少用。

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