1、RDD提供了两种类型的操作：transformation和action

所有的transformation都是采用的懒策略，如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。

1）transformation操作：得到一个新的RDD，比如从数据源生成一个新的RDD，从RDD生成一个新的RDD

map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集

mapValues顾名思义就是输入函数应用于RDD中Kev-Value的Value，原RDD中的Key保持不变，与新的Value一起组成新的RDD中的元素。因此，该函数只适用于元素为KV对的RDD。

mapWith是map的另外一个变种，map只需要一个输入函数，而mapWith有两个输入函数。第一个函数是把RDD的partition index（index从0开始）作为输入，输出为新类型A；第二个函数是把二元组(T, A)作为输入（其中T为原RDD中的元素，A为第一个函数的输出），输出类型为U。

mapPartitions(func):和map很像，但是map是每个element，而mapPartitions是每个partition

mapPartitionsWithSplit(func):和mapPartitions很像，但是func作用的是其中一个split上，所以func中应该有index

mapPartitionsWithIndex(func)函数：mapPartitionsWithIndex的func接受两个参数，第一个参数是分区的索引，第二个是一个数据集分区的迭代器。而输出的是一个包含经过该函数转换的迭代器。下面测试中，将分区索引和分区数据一起输出。

sample(withReplacement,faction,seed):抽样，withReplacement为true表示有放回；faction表示采样的比例；seed为随机种子

takeSample() 函数和上面的sample 函数是一个原理，但是不使用相对比例采样，而是按设定的采样个数进行采样，同时返回结果不再是RDD，而是相当于对采样后的数据进行Collect()，返回结果的集合为单机的数组。

filter(func) : 对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func，然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD

flatMap(func):和map差不多，但是flatMap生成的是多个结果

flatMapValues类似于mapValues，不同的在于flatMapValues应用于元素为KV对的RDD中Value。每个一元素的Value被输入函数映射为一系列的值，然后这些值再与原RDD中的Key组成一系列新的KV对。

flatMapWith与mapWith很类似，都是接收两个函数，一个函数把partitionIndex作为输入，输出是一个新类型A；另外一个函数是以二元组（T,A）作为输入，输出为一个序列，这些序列里面的元素组成了新的RDD。

union(otherDataset)：返回一个新的dataset，包含源dataset和给定dataset的元素的集合

distinct([numTasks]):返回一个包含源数据集中所有不重复元素的新数据集

groupByKey(numTasks):返回(K,Seq[V])，也就是hadoop中reduce函数接受的key-valuelist

reduceByKey(func,[numTasks]):就是用一个给定的reducefunc再作用在groupByKey产生的(K,Seq[V]),比如求和，求平均数

sortBy (dataSet, boolean)函数：排序。第二个参数默认为true，即升序排序。

sortByKey([ascending],[numTasks]):按照key来进行排序，是升序还是降序，ascending是boolean类型

join(otherDataset,[numTasks]):当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,(V,W))的dataset,numTasks为并发的任务数。本质是通过cogroup算子先进行协同划分，再通过flatMapValues将合并的数据打散。

cogroup(otherDataset,[numTasks]):当有两个KV的dataset(K,V)和(K,W)，返回的是(K,Seq[V],Seq[W])的dataset,numTasks为并发的任务数

cartesian(otherDataset)：笛卡尔积就是m*n，大家懂的

coalesce(numPartitions, true)函数：对RDD中的分区重新进行合并。返回一个新的RDD，且该RDD的分区个数等于numPartitions个数。如果shuffle设置为true，则会进行shuffle。

repartition(numPartitions)随机重新shuffle RDD中的数据，并创建numPartitions个分区。此操作总会通过网络来shuffle全部数据

pipe(command, [envVars])通过POSIX 管道来将每个RDD分区的数据传入一个shell命令（例如Perl或bash脚本）。RDD元素会写入到进程的标准输入，其标准输出会作为RDD字符串返回。

 

2）action操作：action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中）

reduce(func)：说白了就是聚集，但是传入的函数是两个参数输入返回一个值，这个函数必须是满足交换律和结合律的

collect()：一般在filter或者足够小的结果的时候，再用collect封装返回一个数组

count():返回的是dataset中的element的个数

first():返回的是dataset中的第一个元素      类似于take（1）

take(n):返回前n个elements，这个士driver program返回的

takeSample(withReplacement，num，seed)：抽样返回一个dataset中的num个元素，随机种子seed

takeOrdered(n, [ordering])返回一个由数据集的前n个元素组成的有序数组，使用自然序或自定义的比较器。

saveAsTextFile（path）：把dataset写到一个text file中，或者hdfs，或者hdfs支持的文件系统中。对于每个元素，Spark将会调用toString方法，spark把每条记录都转换为一行记录，然后写到file中。

saveAsSequenceFile(path)将数据集的元素，以Hadoopsequencefile的格式，保存到指定的目录下，本地系统，HDFS或者任何其它hadoop支持的文件系统。这个只限于由key-value对组成，并实现了Hadoop的Writable接口，或者隐式的可以转换为Writable的RDD。（Spark包括了基本类型的转换，例如Int，Double，String，等等）

saveAsObjectFile(path)将数据集元素写入Java序列化的可以被SparkContext.objectFile()加载的简单格式中

countByKey()：返回的是key对应的个数的一个map，作用于一个RDD

foreach(func):对dataset中的每个元素都使用func

 

3）其它 函数操作：

lookup操作：通过key找value值。Lookup 函数对(Key, Value) 型的RDD 操作，返回指定Key 对应的元素形成的Seq。

contains(str)函数：包含str字符串

take 和 takeAsTextFile操作

fold,foldLeft, and foldRight之间的区别

trim函数：把字符两端的空格截掉

top 返回最大的 k 个元素。

take 返回最小的 k 个元素。

takeOrdered 返回最小的 k 个元素，并且在返回的数组中保持元素的顺序。

first 相当于top(1) 返回整个RDD中的前k 个元素，可以定义排序的方式 Ordering[T]。返回的是一个含前k 个元素的数组。

fold 和reduce 的原理相同，但是与reduce 不同，相当于每个reduce 时，迭代器取的第一个元素是zeroValue。

aggregate 先对每个分区的所有元素进行aggregate 操作，再对分区的结果进行fold 操作。aggreagate 与fold 和reduce 的不同之处在于，aggregate相当于采用归并的方式进行数据聚集，这种聚集是并行化的。而在fold 和reduce 函数的运算过程中，每个分区中需要进行串行处理，每个分区串行计算完结果，结果再按之前的方式进行聚集，并返回最终聚集结果。