Spark-Core编程（二）
RDD转换算子
RDD 根据数据处理方式的不同将算子整体上分为 Value 类型、双 Value 类型和 Key-Value 类型
Value类型
1）map
将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换
实例：
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2）mapPartitions
将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据
实例：
运行结果：
map和mapPartitions 的区别
1.Map 算子是分区内一个数据一个数据的执行，类似于串行操作。而 mapPartitions 算子是以分区为单位进行批处理操作
2.Map 算子主要目的将数据源中的数据进行转换和改变。但是不会减少或增多数据。MapPartitions 算子需要传递一个迭代器，返回一个迭代器，没有要求的元素的个数保持不变，所以可以增加或减少数据
3.Map 算子因为类似于串行操作，所以性能比较低，而是 mapPartitions 算子类似于批处理，所以性能较高。但是 mapPartitions 算子会长时间占用内存，那么这样会导致内存可能不够用，出现内存溢出的错误。所以在内存有限的情况下，不推荐使用
3）mapPartitionsWithIndex
将待处理的数据以分区为单位发送到计算节点进行处理，这里的处理是指可以进行任意的处理，哪怕是过滤数据，在处理时同时可以获取当前分区索引
4）flatMap
将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射
实例：
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map和flatMap的区别：
map会将每一条输入数据映射为一个新对象
flatMap包含两个操作：会将每一个输入对象输入映射为一个新集合，然后把这些新集合连成一个大集合
5）glom
将同一个分区的数据直接转换为相同类型的内存数组进行处理，分区不变
实例：
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6）groupBy
将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中
实例：
运行结果：
注：一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组
7）filter
将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。
当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出
现数据倾斜
实例：
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8）sample
根据指定的规则从数据集中抽取数据
实例
1.伯努利算法（抽取数据不放回）
2.泊松算法（抽取数据放回）
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9）distinct
将数据集中重复的数据去重
实例：
运行结果：
10）coalesce
根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率
当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本
实例：
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11）repartition
该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。无论是将分区数多的RDD 转换为分区数少的 RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的 RDD，repartition操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程
实例：
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12sortBy
该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过 f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原 RDD 的分区数一致。中间存在 shuffle 的过程
实例：
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双Value类型
13) intersection
对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD
实例：
运行结果：
14) union
对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD（重复数据不会去重）
实例
运行结果：
15) subtract
以源 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将源RDD的其他元素保留下来。（求差集）
实例：
运行结果：
16) zip
将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的 Key 为第 1 个 RDD
中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素
实例：
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Key-Value类型：
17) partitionBy
将数据按照指定 Partitioner 重新进行分区。Spark 默认的分区器是 HashPartitioner
实例：
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18) groupByKey
将数据源的数据根据 key 对 value 进行分组
实例：
运行结果：
19) reduceByKey
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合
实例：
运行结果：
20) aggregateByKey
将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算
实例：
运行结果：
21) foldByKey
当分区内计算规则和分区间计算规则相同时，aggregateByKey 就可以简化为 foldByKey
实例
运行结果:
22) combineByKey
最通用的对 key-value 型 rdd 进行聚集操作的聚集函数（aggregation function）。类似于
aggregate()，combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致
实例：
运行结果：
23) sortByKey
在一个(K,V)的 RDD 上调用，K 必须实现 Ordered 接口(特质)，返回一个按照 key 进行排序
实例
运行结果：
