在Spark中，flatMap函數主要用于將一個RDD（彈性分布式數據集）中的元素轉換成多個RDD，然后將這些新的RDD進行合并
flatMap函數接收一個函數作為參數，這個函數會被應用到RDD的每個元素上。這個函數的返回值應該是一個可迭代的對象（例如列表、數組等），這樣flatMap才能將每個元素映射到一個新的RDD。最后，Spark會將所有新的RDD進行合并，形成一個新的扁平化的RDD。
flatMap函數的主要作用是數據的扁平化處理，它可以用于處理嵌套的數據結構，將其轉換為一個簡單的線性結構。這在處理文本數據、圖像數據等需要將復雜結構轉換為簡單結構的場景中非常有用。
