请阐述在Spark中，map和flatMap函数的主要差异及其应用场景。

解答思路：

在Spark中，map和flatMap是常用的数据转换操作。它们之间的主要区别在于处理函数返回的数据类型以及处理方式上有所不同。理解这两个操作的差异对于有效地使用Spark进行数据处理至关重要。

最优回答：

Spark中的map和flatMap的主要区别在于它们如何处理函数的返回值。

1. map操作：map函数会对每个元素应用给定的函数，并返回一个新的RDD（弹性分布式数据集）。这个新的RDD中的每个元素都是原始RDD中每个元素通过函数处理后的结果。换句话说，如果原始RDD中有N个元素，那么新的RDD也将有N个元素。例如，对于一个包含字符串的RDD，使用map操作可以将每个字符串转换为大写形式。

2. flatMap操作：flatMap函数同样会对每个元素应用给定的函数，但与map不同的是，flatMap会返回一个包含多个元素的RDD。在处理过程中，flatMap允许将原始RDD中的每个元素转换为多个元素组成的序列（例如列表或迭代器），这些元素将组成新的RDD。因此，flatMap常常用于去除嵌套结构或扁平化数据结构。例如，对于一个包含单词列表的RDD，使用flatMap操作可以将每个单词列表展开为单独的单词。