4.1RDD的算子分类
Transformation（转换）：根据数据集创建一个新的数据集，计算后返回一个新RDD；例如：一个rdd进行map操作后生了一个新的rdd。
Action（动作）：对rdd结果计算后返回一个数值value给驱动程序；
例如：collect算子将数据集的所有元素收集完成返回给驱动程序。
4.2Transformation
RDD中的所有转换都是延迟加载的，也就是说，它们并不会直接计算结果。相反的，它们只是记住这些应用到基础数据集（例如一个文件）上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时，这些转换才会真正运行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
常用的Transformation：
转换 | 含义 |
map(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
filter(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
flatMap(func) | 类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
mapPartitions(func) | 类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
mapPartitionsWithIndex(func) | 类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
union(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
intersection(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
distinct([numTasks])) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
reduceByKey(func, [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
sortByKey([ascending], [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
sortBy(func,[ascending], [numTasks]) | 与sortByKey类似，但是更灵活 |
join(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD |
cogroup(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
coalesce(numPartitions) | 减少 RDD 的分区数到指定值。 |
repartition(numPartitions) | 重新给 RDD 分区 |
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) | 重新给 RDD 分区，并且每个分区内以记录的 key 排序 |
4.3Action
动作 | 含义 |
reduce(func) | reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。 |
collect() | 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
count() | 返回RDD的元素个数 |
first() | 返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
take(n) | 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
takeOrdered(n, [ordering]) | 返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素 |
saveAsTextFile(path) | 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
saveAsSequenceFile(path) | 将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
saveAsObjectFile(path) | 将数据集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目录下 |
countByKey() | 针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
foreach(func) | 在数据集的每一个元素上，运行函数func |
foreachPartition(func) | 在数据集的每一个分区上，运行函数func |