Spark转化和行动操作

1.转化操作####

对一个数据{1，2，3，3}的RDD进行基本的RDD转化操作
（1）map()  将函数应用于RDD中的每个元素，将返回新的RDD
       rdd.map(x => x+1)   返回{2，3，4，4 }
 (2) flatMap()  将函数应用于RDD中的每个元素，将返回的迭代器
    的所有元素构成的RDD。通常用于切分单词。
    rdd.flatMap(x => x.to(3) ) 返回 {1，2，3，2，3，3，3}
 (3) filter()  返回一个由通过传给filter()的函数的元素组成的RDD
    rdd.filter( x => x != 1 )  返回 {2，3，3}
 (4) distinct()  去重
    rdd.distinct()   返回 {1,2,3}
 (5) sample(withRepalcement,fraction,[seed])  对RDD采样 ，以及是
     否替换。withRepalcement 是否为放回（不重复），fraction 为数量。
    rdd.sample(false,0.5) 非确定的，产生一般的数据

对数据分别为{1，2，3}和{3，4，5} 的RDD 进行针对两个RDD的转化操作
 (1)  union()  生成 一个包含两个RDD 中所有元素的RDD 
    rdd.union(other)  结果：{1，2，3，3，4，5}
 (2)  intersection()   求两个RDD共同的元素
    rdd.intersection(other) 结果: {3}
 (3) substract() 移除一个RDD中的内容（例如移除训练数据）
    rdd.substract(other)  结果{1,2}
 (4) cartesian() 与另一个RDD的笛卡尔积  
    rdd.cartesian(other)  结果：{（1，3），（1，4），...}

2.行动操作####

  对一个数据{1，2，3，3}的RDD进行基本的RDD行动操作
  (1) collect() 返回RDD中的所有元素 
      rdd.collect()  结果：{1，2，3，3}
  (2) count() RDD 中的元素个数  
      rdd.count()  结果: 4
  (3) countByValue() 各结果在RDD中出现的次数
    rdd.countByValue() 结果： {（1，1），（2，1），（3，2）}
  (4) take(num) 从RDD中返回num个元素
    rdd.take(2)  结果： {1，2}
  (5) top(num) 从RDD中返回前面的num个元素
    rdd.top(2)  结果: {3，3}
  (6)* takeOrdered(num)(ordering)  从RDD中按照提供的顺序返回最前面的num个匀速
  (7) takeSample(withReplacement,num,[seed]) 从RDD中返回任意一些元素
   rdd.takeSample(false,1) 非确定的
  (8) reduce(func) 并行整合RDD中的所有数据 
      rdd.fold(0)((x,y) => x+y)  9
  (10) fold(zero)(func) 和reduce 一样，但是需要提供初始值
    rdd.fold(0)((x,y) => x+y) 返回： 9 
  (11)* aggregate(zeroValue)(seq0p,comb0p) 和reduce 类似但是通常返回不同的数据
    rdd.aggregate((0,0))
  ((x,y) => (x._1 + y,x._2 +1 ),(x,y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2)) 
  结果： （9，4）
   (12)  foreach(func)  对RDD 中的每个元素使用给定的函数 
         rdd.foreach(func)  无
  
    注意：aggregate 函数 
    第一个函数的作用是把RDD中的元素合并起来放入累加器
    第二个函数的作用是：考虑到每个节点是在本地进行累加的，
        最后还需要提供一个函数将两个累加器进行两两和合并