Guía de map & flatMap en Scala

Autor: | Última modificación: 7 de junio de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos
Temas en este post:

Map & flatMap en Scala forman parte de la Standard Library o Librería Estándar de este lenguaje de programación. De hecho, estas dos funciones destacan en el mundo del procesamiento como parte fundamental y básica del desarrollo de este popular y demandado lenguaje de programación.

A pesar de lo extenso que es el mundo del procesamiento del Big Data, saber implementar map & flatMap en Scala es uno de los conocimientos base. Por este motivo, en este post te presentamos un breve guía de Map & flatMap en Scala.

¿Qué es Scala?

En primera instancia, resulta fundamental recordar qué es Scala antes de aprender más sobre map & faltMap en Scala. En la actualidad, este lenguaje lo emplean grandes empresas, como son Twitter, LinkedIn, Coursera, Disney, The Guardian, Telefónica y Netflix. En efecto, Scala es uno de los lenguaje de programación más usados para el manejo y desarrollo del Big Data.

Scala se creó en el año 2003 de la mano de Martin Odersky en la EPFL (Escuela Politécnica Federal de Lausana). Por otra parte, es importante mencionar que Scala es un lenguaje de propósito general, multiparadigma y funcional que se ejecuta en la JVM (Máquina virtual Java o Java Virtual Machine).

Por último, no solo trabaja con Big Data, sino que también se implementa en proyectos DSL (Digital Subscriber Line o Línea de Abonado Digital) debido a que está orientado a objetos.

Guía de map & flatMap en Scala 1

¿Qué es map & flatMap en Scala?

Map & flatMap en Scala son dos funciones de comando que se dedican al procesamiento de los datos cuando se trabaja con colecciones o series de macrodatos.

En primer lugar, la función map() lo que consigue es aplicar un valor diferente a cada uno de los elementos de una colección. Por el contrario, faltMap() establece una secuencia dentro de la colección. Evidentemente, esta función también parte del mapeo de datos en una determinada colección; sin embargo, con faltMap() podrás eliminar las agrupaciones dentro de un elemento y que Scala asimile esto de manera automática.

Por otra parte, map & faltMap en Scala también podrás aplicarlo en una función future, es decir, partiendo de un valor que no se encuentre en el presente pero que se conoce que existirá después. A continuación, te exponemos cómo se visualiza esto en la consola:

Future: map & flatMap

def getFirstMillionOfPrimes(): Future[List[Int]] = ???
getFirstMillionOfPrimes().map(
(list: List[Int]) => list.head

) //Future[Int]
def concatenate(l: List[Int]): Future[String] = ???
getFirstMillionOfPrimes().flatMap(
(list: List[Int]) => concatenate(list))
) //Future[String]

Guía de map & flatMap en Scala

Pues bien, como guía de map & faltMap en Scala, te expondremos cómo se desarrolla el comando de estas funciones juntas en la consola:

List(1, 2, 3).map(value => List(value, value + 1))
//List(List(1, 2), List(2, 3), List(3, 4))
List(1, 2, 3).map(value => List(value, value + 1)).flatten
//List(1, 2, 2, 3, 3, 4)
List(1, 2, 3).flatMap(value => List(value, value + 1))
//List(1, 2, 2, 3, 3, 4)

Como has notado, map & faltMap en Scala se marca como una categoría frente al valor que se está procesando y, a partir de allí, se establecen las listas o colecciones de datos.

Continuar aprendiendo del procesamiento Big Data

En el transcurso de este post, te hemos presentado una breve guía de cómo funciona map & flatMap en Scala como parte fundamental del mundo del procesamiento Big Data. Sin embargo, al igual que los demás comandos de Scala, resulta necesario llevar estos conocimientos a una práctica constante en la consola, de manera que se afiancen los conocimientos y se aprenda en profundidad. En suma, aún queda mucho por aprender sobre el manejo de los macrodatos.

Por este motivo, en KeepCoding contamos con el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Durante el desarrollo de este bootcamp, comprenderás que todo buen Data Scientist debe tener una buena base de estadística, así como también es muy importante la base de álgebra, cálculo y geometría. Además, entre muchas otras cosas, aprenderás cómo funcionan las redes neuronales, cómo entrenarlas, cómo tunearlas y cómo aplicarlas a diferentes tipos de problemas en el estudio de los macrodatos. Todo ello se lleva a cabo de la mano de expertos en el mundo del manejo del Big Data y sus alternativas. ¡No esperes más para inscribirte!

👉 Descubre más del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp ¡Descarga el temario!

👉 Prueba el Bootcamp Gratis por una Semana ¡Empieza ahora mismo!

👉 Conoce nuestros otros Bootcamps en Programación y Tecnología

[email protected]

¿Sabías que hay más de 5.000 vacantes para desarrolladores de Big Data sin cubrir en España? 

En KeepCoding llevamos desde 2012 guiando personas como tú a áreas de alta empleabilidad y alto potencial de crecimiento en IT con formación de máxima calidad.

 

Porque creemos que un buen trabajo es fuente de libertad, independencia, crecimiento y eso ¡cambia historias de vida!


¡Da el primer paso!