RDD提供两种类型的操作：

• 转换
• 行动

转换

在Spark中，转换的作用是从现有数据集创建新数据集。转换是惰性的，因为它们仅在动作需要将结果返回到驱动程序时才计算。

下面来看看一些常用的RDD转换。

• map(func) – 它返回一个新的分布式数据集， 该数据集是通过函数func传递源的每个元素而形成的。
• filter(func) – 它返回一个新数据集， 该数据集是通过选择函数func返回true的源元素而形成的。
• flatMap(func) – 这里，每个输入项可以映射到零个或多个输出项， 因此函数func应该返回序列而不是单个项。
• mapPartitions(func) – 它类似于map，但是在RDD的每个分区(块)上单独运行， 因此当在类型T的RDD上运行时， func必须是Iterator <T> => Iterator <U>类型。
• mapPartitionsWithIndex(func) – 它类似于mapPartitions，它为func提供了一个表示分区索引的整数值，因此当在类型T的RDD上运行时，func必须是类型(Int，Iterator <T>)=> Iterator <U>。
• sample(withReplacement, fraction, seed) – 它使用给定的随机数生成器种子对数据的分数部分进行采样，有或没有替换。
• union(otherDataset) – 它返回一个新数据集，其中包含源数据集和参数中元素的并集。
• intersection(otherDataset) – 它返回一个新的RDD，其中包含源数据集和参数中的元素的交集。
• distinct([numPartitions])) – 它返回一个新数据集，其中包含源数据集的不同元素。
• groupByKey([numPartitions]) – 当在(K，V)对的数据集上调用时，它返回(K，Iterable)对的数据集。
• reduceByKey(func, [numPartitions]) – 当调用(K，V)对的数据集时，返回(K，V)对的数据集，其中使用给定的reduce函数func聚合每个键的值，该函数必须是类型(V，V)=>V。
• aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numPartitions]) – 当调用(K，V)对的数据集时，返回(K，U)对的数据集，其中使用给定的组合函数和中性“零”值聚合每个键的值。
• sortByKey([ascending], [numPartitions]) – 它返回按键按升序或降序排序的键值对的数据集，如在布尔ascending参数中所指定。
• join(otherDataset, [numPartitions])-当调用类型(K，V)和(K，W)的数据集时，返回(K，(V，W))对的数据集以及每个键的所有元素对。通过leftOuterJoin，rightOuterJoin和fullOuterJoin支持外连接。
• cogroup(otherDataset, [numPartitions])-当调用类型(K，V)和(K，W)的数据集时，返回(K，(Iterable，Iterable))元组的数据集。此操作也称为groupWith。
• cartesian(otherDataset)-当调用类型为T和U的数据集时，返回(T，U)对的数据集(所有元素对)。
• pipe(command, [envVars])-通过shell命令管道RDD的每个分区，例如， 一个Perl或bash脚本。
• coalesce(numPartitions)-它将RDD中的分区数减少到numPartitions。
• repartition(numPartitions) -它随机重新调整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。
• repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) – 它根据给定的分区器对RDD进行重新分区，并在每个生成的分区中键对记录进行排序。

操作

在Spark中，操作的作用是在对数据集运行计算后将值返回给驱动程序。

下面来看看一些常用的RDD操作。