本文主要是介绍spark中使用flatmap报错：TypeError: ‘int‘ object is not subscriptable，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1、背景描述
菜鸟笔者在运行下面代码时发生了报错：
from pyspark import SparkContextsc = SparkContext("local", "apple1012")rdd = sc.parallelize([[1, 2], 3, [7, 5, 6]])rdd1 = rdd.flatMap(lambda x: x)
print(rdd1.collect())
报错描述如下：
2、报错原因
显然这是传入的数据类型发生了错误：
因为我们试图对整数对象执行下标操作，而这是不允许的。
原来flatMap底层通过取下标来展开元素 如果rdd集合里面有非可迭代对象（如int元素）则会报错TypeError: 'int' object is not subscriptable。
查看flatmap算子源码我们知道，传入的参数被要求是一个可迭代对象，那么rdd集合中有int元素报错也就不奇怪了。
3、解决方案
解决方法如下：
我们可以在映射函数内部处理这种情况。例如，如果要返回单个元素，可以将其放入一个列表中，以确保总是返回一个可迭代对象。
from pyspark import SparkContextsc = SparkContext("local", "apple1012")rdd = sc.parallelize([[1, 2], 3, [7, 5, 6]])# flatMap底层通过取下标来展开元素 如果rdd集合里面有非可迭代对象（如int元素）则会报错TypeError: 'int' object is not subscriptabledef my_flatmap(x):if isinstance(x, int):# 如果是整数，将其放入一个列表中return [x]else:# 如果不是整数，直接返回可迭代对象return xrdd1 = rdd.flatMap(my_flatmap)
print(rdd1.collect())修改代码后我们运行程序，完美执行：
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