RDD操作
概述：针对RDD的操作分为两种，一种是Transform变换操作，一种是Action执行操作。
Transform操作是懒操作（简称：算子），懒操作不会真正的触发RDD的处理计算；
Action操作会触发计算。
一、Transform操作
1.map（fun）: 参数是函数，函数会作用于RDD的每一个元素，并会返回一个RDD
val rdd = sc.makeRDD(List(1,3,5,7,9))
rdd.map(_*10)
结果是 10,30,50,70,90
2.flatmap(fun) : 扁平化map，对RDD每个元素转换, 然后再扁平化处理
val rdd = sc.makeRDD(List("hello world","hello count","world spark"),2)
rdd.map(_.split{" "})//Array(Array(hello, world), Array(hello, count), Array(world, spark))
rdd.flatMap(_.split{" "})//Array[String] = Array(hello, world, hello, count, world, spark)
//Array[String] = Array(hello, world, hello, count, world, spark)
3.filter(fun) : 过滤器操作
val rdd = sc.makeRDD(List(1,3,5,7,9));
rdd.filter(_<5);// 结果:1,3
4.mapPartitions(fun) : 该函数和map函数类似，只不过映射函数的参数由RDD中的每一个元素变成了RDD中每一个分区的迭代器。
var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 5,2)
val rdd3 = rdd1.mapPartitions{ x => {
val result = List[Int]()
var i = 0
while(x.hasNext){
i += x.next() //累加
}
result.::(i).iterator
}} // 结果: 3 , 12
5.union(otherDataset) : 并集
val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,3,5));
val rdd2 = sc.makeRDD(List(2,4,6,8));
val rdd = rdd1.union(rdd2);
val rdd = rdd1 ++ rdd2;
6.intersection(otherDataset) : 交集
val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,3,5,7));
val rdd2 = sc.makeRDD(List(5,7,9,11));
val rdd = rdd1.intersection(rdd2);
7.subtract:差集
val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,3,5,7,9));
val rdd2 = sc.makeRDD(List(5,7,9,11,13));
val rdd = rdd1.subtract(rdd2);
8.distinct([numTasks])):去重
val rdd = sc.makeRDD(List(1,3,5,7,9,3,7,10,23,7));
rdd.distinct
9.groupByKey([numTasks]):分组
val rdd = sc.parallelize(List(("cat",2), ("dog",5),("cat",4),("dog",3),("cat",6),("dog",3),("cat",9),("dog",1)),2);
rdd.groupByKey()
10.reduceByKey(func, [numTasks]):reduce操作,根据相同key值对value操作
var rdd = sc.makeRDD( List( ("hello",1),("spark",1),("hello",1),("world",1) ) )
rdd.reduceByKey(_+_);
11.sortByKey([ascending], [numTasks]):排序
val d2 = sc.parallelize(Array(("cc",32),("bb",32),("cc",22),("aa",18),("bb",6),("dd",16),("ee",104),("cc",1),("ff",13),("gg",68),("bb",44)))
二、Action操作
1.reduce(func) : 并行整合所有RDD数据，例如求和操作；
2.collect():返回RDD所有元素，将rdd分布式存储在集群中不同分区的数据 获取到一起组成一个数组返回。注意：这个方法将会把所有数据收集到一个机器内，容易造成内存的溢出 在生产环境下千万慎用；
3.count（）：统计RDD里元素个数；
4.first()：返回RDD的第一个元素；
5.take（n）：返回RDD的前n个元素;
6.takeOrdered(n, [ordering]) : 先将RDD中的元素升序排序,在取前n个；
7.Top（n）：先降序排，再取前n个；
8.saveAsTextFile(path)：saveAsTextFile 按照文本方式保存分区数据
val rdd = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5),2);
rdd.saveAsTextFile("/root/work/aaa")
可能不太全，请大家见谅！
作者：憨大牛
