RDD的转换算子（Value类型）

Value类型：

• map(func)
• mapPartitions(func)
• mapPartitionsWithIndex(func)
• flatMap(func)

map()和mapPartition()的区别

1. map()：每次处理一条数据。
2. mapPartition()：每次处理一个分区的数据，这个分区的数据处理完后，原RDD中分区的数据才能释放，可能导致OOM。
3. 开发指导：当内存空间较大的时候建议使用mapPartition()，以提高处理效率。

• glom

1. 作用：将每一个分区形成一个数组，形成新的RDD类型时RDD[Array[T]]
2. 需求：创建一个4个分区的RDD，并将每个分区的数据放到一个数组

• groupBy(func)

1. 作用：分组，按照传入函数的返回值进行分组。将相同的key对应的值放入一个迭代器。
2. 需求：创建一个RDD，按照元素模以2的值进行分组。

• filter(func)

1. 作用：过滤。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。
2. 需求：创建一个RDD（由字符串组成），过滤出一个新RDD（包含”xiao”子串）

• sample(withReplacement, fraction, seed)

1. 作用：以指定的随机种子随机抽样出数量为fraction的数据，withReplacement表示是抽出的数据是否放回，true为有放回的抽样，false为无放回的抽样，seed用于指定随机数生成器种子。
2. 需求：创建一个RDD（1-10），从中选择放回和不放回抽样

• distinct([numTasks]))

1. 作用：对源RDD进行去重后返回一个新的RDD。默认情况下，只有8个并行任务来操作，但是可以传入一个可选的numTasks参数改变它。
2. 需求：创建一个RDD，使用distinct()对其去重。

• coalesce(numPartitions) 案例

1. 作用：缩减分区数，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率。
2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其缩减分区

• repartition(numPartitions) 案例

1. 作用：根据分区数，重新通过网络随机洗牌所有数据。
2. 需求：创建一个4个分区的RDD，对其重新分区

coalesce和repartition的区别

1. coalesce重新分区，可以选择是否进行shuffle过程。由参数shuffle: Boolean = false/true决定。
2. repartition实际上是调用的coalesce，默认是进行shuffle的。源码如下：

def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
  coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}

• sortBy(func,[ascending], [numTasks])

1. 作用；使用func先对数据进行处理，按照处理后的数据比较结果排序，默认为正序。
2. 需求：创建一个RDD，按照不同的规则进行排序

• pipe(command, [envVars])

1. 作用：管道，针对每个分区，都执行一个shell脚本，返回输出的RDD。
   注意：脚本需要放在Worker节点可以访问到的位置