spark的RDDAPI总结
下面是RDD的基础操作API介绍：
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操作类型 |
函数名 |
作用 |
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转化操作 |
map() |
参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，返回值是新的RDD |
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flatMap() |
参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，将元素数据进行拆分，变成迭代器，返回值是新的RDD |
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filter() |
参数是函数，函数会过滤掉不符合条件的元素，返回值是新的RDD |
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distinct() |
没有参数，将RDD里的元素进行去重操作 |
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union() |
参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD |
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intersection() |
参数是RDD，求出两个RDD的共同元素 |
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subtract() |
参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉 |
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cartesian() |
参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积 |
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行动操作 |
collect() |
返回RDD所有元素 |
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count() |
RDD里元素个数 |
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countByValue() |
各元素在RDD中出现次数 |
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reduce() |
并行整合所有RDD数据，例如求和操作 |
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fold(0)(func) |
和reduce功能一样，不过fold带有初始值 |
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aggregate(0)(seqOp,combop) |
和reduce功能一样，但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样 |
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foreach(func) |
对RDD每个元素都是使用特定函数
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