Apache-Spark：什么是map（_._ 2）的简写？

Question

我读了项目的源代码，发现：

val sampleMBR = inputMBR.map(_._2).sample 

inputMBR是一个元组。

功能map的定义是：

map[U classTag](f:T=>U):RDD[U] 

似乎map(_._2)是map(x => (x._2))的简写。

任何人都可以告诉我这些简写的规则吗？

Answer 1

_语法可能有点混乱。当_被单独使用时，它代表了匿名函数中的一个参数。所以，如果我们在配对上工作： map(_._2 + _._2)将是map(x, y => x._2 + y._2)的简写。当_用作函数名称（或数值名称）的一部分时，它没有特殊含义。在这种情况下，x._2返回元组的第二个元素（假设x是一个元组）。

Answer 2

collection.map（_._ 2）发射的元组的第二组件。来自纯斯卡拉的例子（Spark RDDs以同样的方式工作）：

scala> val zipped = (1 to 10).zip('a' to 'j') 
zipped: scala.collection.immutable.IndexedSeq[(Int, Char)] = Vector((1,a), (2,b), (3,c), (4,d), (5,e), (6,f), (7,g), (8,h), (9,i), (10,j)) 

scala> val justLetters = zipped.map(_._2) 
justLetters: scala.collection.immutable.IndexedSeq[Char] = Vector(a, b, c, d, e, f, g, h, i, j) 

Answer 3

我找到了解决方案。

首先underscore这里是占位符。

为了让函数文本更简洁，您可以使用下划线 作为占位符的一个或多个参数，只要 仅出现一个函数字面时间内每个参数。

在Scala的What are all the uses of an underscore in Scala?查看更多about underscore。

Answer 4

两个下划线在 '_._2' 是不同的。

第一 '_' 为占位符匿名函数;第二'_2'是成员案件类别Tuple。

是这样的：

情况下类Tuple3（_1：T1，_2：T2，_3：T3） {...}

Answer 5

第一' _'指的是映射到的内容，因为映射到的是元组，您可以调用元组内的任何函数，其中一个方法是'_2'，所以下面的内容告诉我们将输入转换为第二个属性。