与RDD类似，DStream也提供了自己的一系列操作方法，这些操作可以分成三类：普通的转换操作、窗口转换操作和输出操作。
3.3.1 普通的转换操作
普通的转换操作如下表所示：
transform(func)操作
该transform操作（转换操作）连同其其类似的 transformWith操作允许DStream 上应用任意RDD-to-RDD函数。它可以被应用于未在 DStream API 中暴露任何的RDD操作。例如，在每批次的数据流与另一数据集的连接功能不直接暴露在DStream API 中，但可以轻松地使用transform操作来做到这一点，这使得DStream的功能非常强大。例如，你可以通过连接预先计算的垃圾邮件信息的输入数据流（可能也有Spark生成的），然后基于此做实时数据清理的筛选，如下面官方提供的伪代码所示。事实上，也可以在transform方法中使用机器学习和图形计算的算法。
updateStateByKey操作
该 updateStateByKey 操作可以让你保持任意状态，同时不断有新的信息进行更新。要使用此功能，必须进行两个步骤 ：
（1） 定义状态 - 状态可以是任意的数据类型。
（2） 定义状态更新函数 - 用一个函数指定如何使用先前的状态和从输入流中获取的新值 更新状态。
让我们用一个例子来说明，假设你要进行文本数据流中单词计数。在这里，正在运行的计数是状态而且它是一个整数。我们定义了更新功能如下：
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转换
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描述
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window(windowLength, slideInterval)
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返回一个基于源DStream的窗口批次计算后得到新的DStream。
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countByWindow(windowLength,slideInterval)
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返回基于滑动窗口的DStream中的元素的数量。
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reduceByWindow(func, windowLength,slideInterval)
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基于滑动窗口对源DStream中的元素进行聚合操作，得到一个新的DStream。
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reduceByKeyAndWindow(func,windowLength,slideInterval, [numTasks])
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基于滑动窗口对（K，V）键值对类型的DStream中的值按K使用聚合函数func进行聚合操作，得到一个新的DStream。
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reduceByKeyAndWindow(func,invFunc,windowLength, slideInterval, [numTasks])
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一个更高效的reduceByKkeyAndWindow()的实现版本，先对滑动窗口中新的时间间隔内数据增量聚合并移去最早的与新增数据量的时间间隔内的数据统计量。例如，计算t+4秒这个时刻过去5秒窗口的WordCount，那么我们可以将t+3时刻过去5秒的统计量加上[t+3，t+4]的统计量，在减去[t-2，t-1]的统计量，这种方法可以复用中间三秒的统计量，提高统计的效率。
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countByValueAndWindow(windowLength,slideInterval, [numTasks])
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基于滑动窗口计算源DStream中每个RDD内每个元素出现的频次并返回DStream[(K,Long)]，其中K是RDD中元素的类型，Long是元素频次。与countByValue一样，reduce任务的数量可以通过一个可选参数进行配置。
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