RDD转换算子分类依据：RDD转换算子根据数据处理方式不同分为Value类型、双Value类型和Key - Value类型。这种分类有助于开发者针对不同的数据处理需求，快速选择合适的算子，提高开发效率。
Value类型算子
map算子：函数签名为 def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] ，它会对RDD中的每个元素逐一进行函数 f 的转换操作。如示例中，先将 RDD[Int] 中的每个元素乘以2，再将结果转换为 String 类型，实现了数据值和类型的转换。
mapPartitions算子：函数签名 def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] ，它以分区为单位处理数据，将每个分区的数据以迭代器形式传递给函数 f 。相比 map 算子逐元素处理，它更适合需要对分区内数据整体操作的场景，但由于是批量处理，长时间占用内存可能导致内存溢出。
mapPartitionsWithIndex算子：函数签名 def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag](f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] ，与 mapPartitions 类似，不过在处理数据时还能获取当前分区的索引，方便进行与分区索引相关的操作。
flatMap算子：函数签名 def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] ，先对数据进行扁平化处理，再进行映射。例如将包含多个集合的 RDD 扁平化后再处理，与 map 的区别在于 flatMap 会把映射后的集合合并成一个大集合。
glom算子：函数签名 def glom(): RDD[Array[T]] ，它将每个分区的数据转换为数组，方便对整个分区数据进行批量操作，分区数量和数据分布不变。
groupBy算子：函数签名 def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] ，按照指定规则对数据分组，会发生shuffle，即数据会打乱重新组合，一个分区中可能包含多个组的数据。
filter算子：函数签名 def filter(f: T => Boolean): RDD[T] ，根据指定规则筛选数据，符合规则的保留，不符合的丢弃。筛选后分区不变，但分区内数据可能不均衡，在生产环境中可能引发数据倾斜问题。
sample算子：函数签名 def sample(withReplacement: Boolean, fraction: Double, seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] ，用于从数据集中抽样。分为不放回抽样（伯努利算法）和放回抽样（泊松算法），通过设置参数控制抽样方式、抽样几率和随机数种子。
Value类型算子
distinct算子：有两个函数签名，无参数时按默认分区去重，指定 numPartitions 时按指定分区数去重。它会遍历数据集，利用元素的 equals 和 hashCode 方法判断重复，去除重复数据，常用于数据清洗，保证数据的唯一性。
coalesce算子：用于缩减分区，提高小数据集执行效率。 shuffle 为 false 时，合并相邻分区，适用于数据分布均匀、无需重新洗牌的场景； shuffle 为 true 时类似 repartition ，会重新洗牌。在大数据集过滤后，通过减少分区数量，能降低任务调度开销。
repartition算子：内部调用 coalesce 且 shuffle 默认为 true ，无论增加或减少分区数都执行shuffle操作。增加分区可并行处理更多数据，减少分区能降低资源消耗和调度成本，适用于数据分布不均衡，需要重新分布数据的场景。
sortBy算子：先使用函数 f 处理数据，再按处理结果排序，默认升序，可指定分区数。排序时，RDD元素按指定规则比较和排序， shuffle 过程会将数据重新分区和排序，常用于对数据按特定规则排序的场景。
双Value类型算子
intersection算子：对两个RDD求交集，返回包含共同元素的新RDD。实现时需遍历两个RDD，通过比较元素确定交集，常用于筛选两个数据集中都存在的数据，如在用户行为分析中找出同时参与两个活动的用户。
union算子：求两个RDD的并集，重复数据保留。它将两个RDD的元素简单合并到新RDD ，可用于合并多个数据源的数据，增加数据规模。
subtract算子：以源RDD为主，去除重复元素，保留源RDD独有的元素。通过比较两个RDD元素，筛选出源RDD中独有的部分，常用于找出数据差异，如对比两个版本数据的不同。
zip算子：将两个RDD按相同位置元素组合成键值对，要求两个RDD分区数和元素个数相同。它为后续的关联操作提供数据结构，如将用户ID和对应的行为数据关联起来，方便进行综合分析
分区与分组算子
partitionBy：按照指定的 Partitioner 重新分区数据，Spark默认的分区器是 HashPartitioner 。通过指定不同的分区器和分区数，可以改变数据的分布，提升并行处理效率。
groupByKey：根据键对值进行分组，有多个重载函数，可以指定分区数或分区器。在处理大规模数据时，合理设置分区能优化性能，但要注意数据倾斜问题。
聚合算子
reduceByKey：按相同键对值进行聚合，在shuffle前会对分区内相同键的数据预聚合，减少数据传输量，提高性能。适用于需要对数据进行分组聚合计算的场景。
aggregateByKey：分区内和分区间计算规则可不同，使用初始值与数据进行计算。常用于复杂聚合场景，如求平均值、标准差等，可自定义分区内和分区间的计算逻辑。
foldByKey：是 aggregateByKey 的简化形式，分区内和分区间计算规则相同。在简单聚合场景下使用，代码更简洁。
combineByKey：功能最通用，可让第一个数据转换结构，适用于数据结构需转换或更复杂的聚合场景，如统计每个键的总值及对应键值对个数。
排序与连接算子
sortByKey：对键值对RDD按键排序，要求键实现 Ordered 接口，可指定升序或降序以及分区数。常用于需要对数据按特定键排序的场景。
join：对两个键值对RDD按相同键连接，返回连接后的新RDD 。在数据关联场景中广泛应用，如关联用户信息和订单信息。
leftOuterJoin：类似SQL左外连接，保留左RDD所有键，右RDD无对应键时用 Option 类型表示。用于需要保留一侧数据完整性的关联场景。
cogroup：将两个键值对RDD按相同键分组，返回包含两个可迭代集合的RDD 。适用于需要同时对两个RDD按相同键进行分组操作的场景。