前言

        mapValues与map算子、flatMapValues与flatMap算子的原理基本上相同。为什么没有把这两个算子放在transformation基本原理一中而单拎出来，是因为"transformation基本原理一"中的算子都属于RDD类，而mapValues、flatMapValues属于PairRDDFunctions类，作用在元素类型为(k,v)的RDD上，其返回RDD的元素类型也是(k,v)
        看下mapValues和flatMapValues的源码

源码

mapValues

  def mapValues[U](f: V => U): RDD[(K, U)] = self.withScope {
    // 对入参f进行检查，如是否可序列化等
    val cleanF = self.context.clean(f)
    // 创建MapPartitionsRDD对象
    new MapPartitionsRDD[(K, U), (K, V)](self,
      (context, pid, iter) => iter.map { case (k, v) => (k, cleanF(v)) },
      preservesPartitioning = true)
  }

mapValues算子是一个transformation算子，会生成一个MapPartitionsRDD对象, MapPartitionsRDD原理请参考MapPartitionsRDD基本原理。重点关注构建
MapPartitionsRDD对象时传入的第二个参数：
(context, pid, iter) => iter.map { case (k, v) => (k, cleanF(v)) }
先看下入参：context和pid暂时不用关注，iter表示父RDD分区迭代器。
方法的实现：调用map方法，注意这个map不是spark算子，而是scala迭代器的map方法。
再看map方法的入参：(k, v) => (k, cleanF(v))。因为mapValues是作用在(k,v)类型的RDD上，所以入参为(k,v)。出参也是(k,v)。入参的v的类型是V，出参v的类型是U

flatMapValues

  def flatMapValues[U](f: V => TraversableOnce[U]): RDD[(K, U)] = self.withScope {
    val cleanF = self.context.clean(f)
    new MapPartitionsRDD[(K, U), (K, V)](self,
      (context, pid, iter) => iter.flatMap { case (k, v) =>
        cleanF(v).map(x => (k, x))
      },
      preservesPartitioning = true)
  }

基本原理同mapValues算子一样，不做过多赘述。
解释下(k, v) => cleanF(v).map(x => (k, x))：
入参(k,v)，即父RDD中元素的类型
cleanF(v).map(x => (k, x))：先对v做一个转换，生成一个迭代器，再调用迭代器的map方法，把k组装进来