sparkRDD操作，转换算子和行动算子

RDD介绍

在Spark中，RDD代表弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset），是一种可以并行计算的、不可变的分布式数据结构。它们可以跨多个节点分区，并且支持在数据上执行各种转换和操作，包括映射、过滤、缩减等。RDD是Spark最基本的抽象之一，它是Spark提供的一种高级API，允许用户以更高层次的抽象方式来处理大规模数据集。

RDD操作

RDD支持许多操作，以下是其中一些常见的操作：转换操作,行动操作,持久化操作,分区操作,排序操作，这些操作可以帮助您对RDD进行各种处理，以满足不同的数据分析和处理需求。值得注意的是，大多数转换操作都是惰性的，只有当触发行动操作时才会执行，这就是Spark的“懒加载”机制。

RDD transformations（转换）

转换	解释
map(func)	返回一个新的分布式数据集，将数据源的每一个元素传递给函数 func 映射组成。
filter(func)	返回一个新的数据集，从数据源中选中一些元素通过函数 func 返回 true。
flatMap(func)	类似于 map，但是每个输入项能被映射成多个输出项(所以 func 必须返回一个 Seq，而不是单个 item)。
mapPartitions(func)	类似于 map，但是分别运行在 RDD 的每个分区上，所以 func 的类型必须是 当运行在类型为 T 的 RDD 上
mapPartitionsWithIndex(func)	类似于 mapPartitions，但是 func 需要提供一个 integer 值描述索引(index)，所以 func 的类型必须是 (Int, Iterator) => Iterator 当运行在类型为 T 的 RDD 上
sample(withReplacement, fraction, seed)	对数据进行采样。
union(otherDataset)	返回一个新的数据集，该数据集包含源数据集中元素和参数的并集。
intersection(otherDataset)	返回一个新的RDD，该RDD包含源数据集中元素和参数的交集。
distinct([numTasks]))	返回一个新的数据集，该数据集包含源数据集的不同元素。
groupByKey([numTasks])	当对（K，V）对的数据集调用时，返回（K，Iterable）对的一个数据集。注意：如果您正在分组以便对每个键执行聚合（例如求和或平均），则使用reduceByKey或combineByKey将产生更好的性能。注意：默认情况下，输出中的并行度取决于父RDD的分区数。您可以传递一个可选的numTasks参数来设置不同数量的任务。
reduceByKey(func, [numTasks])	当在（K，V）对的数据集上调用时，返回一个由（K，V）对组成的数据集，其中每个键的值都是使用给定的reduce函数func聚合的，该函数的类型必须为（V，V）=>V。与groupByKey中一样，reduce任务的数量可以通过可选的第二个参数进行配置。
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks])	当在（K，V）对的数据集上调用时，返回（K，U）对数据集，其中使用给定的组合函数和中性“零”值聚合每个键的值。允许不同于输入值类型的聚合值类型，同时避免不必要的分配。与groupByKey中一样，reduce任务的数量可以通过可选的第二个参数进行配置。
sortByKey([ascending], [numTasks])	在K实现Ordered的（K，V）对数据集上调用时，返回按布尔升序参数中指定的升序或降序键排序的（K、V）对的数据集。
join(otherDataset, [numTasks])	当在类型为（K，V）和（K，W）的数据集上调用时，返回一个（K，（V，W））对的数据集，其中每个键都有所有元素对。通过leftOuterJoin和rightOuterJoin也支持外部联接。
cogroup(otherDataset, [numTasks])	当在类型为（K，V）和（K，W）的数据集上调用时，返回一个（K，Iterable，Iteraable）元组的数据集。此操作也称为groupWith。
cartesian(otherDataset)	在T和U类型的数据集上调用时，返回（T，U）对（所有元素对）的数据集。
pipe(command, [envVars])	通过shell命令（例如Perl或bash脚本）对RDD的每个分区进行管道传输。RDD元素被写入进程的stdin，输出到其stdout的行作为字符串的RDD返回。
coalesce(numPartitions)	将RDD中的分区数减少到numPartitions。用于在筛选大型数据集后更有效地运行操作。
repartition(numPartitions)	随机重新混洗RDD中的数据，以创建更多或更少的分区，并在它们之间进行平衡。这总是打乱网络上的所有数据。

RDD Actions(行动)

行动	解释
reduce(func)	使用函数func（接受两个参数并返回一个参数）聚合数据集的元素。函数应该是可交换的和可结合的，这样才能正确地并行计算。
collect()	在驱动程序中将数据集的所有元素作为数组返回。这通常在过滤器或其他返回足够小的数据子集的操作之后很有用。
count()	返回数据集中的元素数。
first()	返回数据集的第一个元素（类似于take（1））。
take(n)	返回一个数组，该数组包含数据集的前n个元素。请注意，这目前不是并行执行的。相反，驱动程序计算所有元素。
takeSample(withReplacement, num, [seed])	返回一个数组，该数组包含数据集num个元素的随机样本，可以替换也可以不替换，也可以预先指定随机数生成器种子。
takeOrdered(n, [ordering])	使用RDD的自然顺序或自定义比较器返回RDD的前n个元素。
saveAsTextFile(path)	将数据集的元素作为文本文件（或文本文件集）写入本地文件系统、HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统中的给定目录中。Spark将对每个元素调用toString，将其转换为文件中的一行文本。
saveAsSequenceFile(path) (Java and Scala)	将数据集的元素作为Hadoop SequenceFile写入本地文件系统、HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统中的给定路径。这在实现Hadoop可写接口的键值对的RDD上是可用的。在Scala中，它也可用于隐式转换为可写的类型（Spark包括Int、Double、String等基本类型的转换）。
saveAsObjectFile(path) (Java and Scala)	使用Java序列化以简单的格式编写数据集的元素，然后可以使用SparkContext.objectFile（）加载。
countByKey()	仅适用于（K、V）类型的RDD。返回一个（K，Int）对的哈希映射，其中包含每个键的计数。
foreach(func)	对数据集的每个元素运行一个函数func。这样做通常是为了产生副作用，例如更新累加器变量（见下文）或与外部存储系统交互。

总结

RDD是Spark中最重要的抽象概念之一，它提供了一个高度可扩展且容错的计算模型。通过允许开发人员在内存中进行数据处理和分析，RDD使得Spark能够比传统的MapReduce框架更加高效地进行大规模数据处理。此外，RDD还提供了丰富的转换和操作，例如map、filter、reduce等，在数据处理中具有不可替代的作用。

虽然现在已经有了更先进的Spark Dataset和DataFrame API，但是RDD在Spark生态系统中仍然具有非常重要的地位。因为RDD允许将数据分布式存储在集群中的多个节点上，并且强制执行数据的不变性，这些特性使得RDD能够在分布式环境中高效地进行计算和处理。因此，RDD将继续为大规模数据处理和分析领域做出贡献，并成为未来数据处理技术的基础。