//********************** 装换操作 *********************
1、def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] 将函数应用于RDD的每一元素，并返回一个新的RDD
2、def filter(f: T => Boolean): RDD[T] 通过提供的产生boolean条件的表达式来返回符合结果为True新的RDD
3、def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] 将函数应用于RDD中的每一项，对于每一项都产生一个集合，并将集合中的元素压扁成一个集合。
4、def mapPartitions[U: ClassTag]( f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] 将函数应用于RDD的每一个分区，每一个分区运行一次，函数需要能够接受Iterator类型，然后返回Iterator。
5、def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag]( f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] 将函数应用于RDD中的每一个分区，每一个分区运行一次，函数能够接受 一个分区的索引值 和一个代表分区内所有数据的Iterator类型，需要返回Iterator类型。
6、def sample(withReplacement: Boolean, fraction: Double, seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] 在RDD中移seed为种子返回大致上有fraction比例个数据样本RDD，withReplacement表示是否采用放回式抽样。
7、def union(other: RDD[T]): RDD[T] 将两个RDD中的元素进行合并，返回一个新的RDD
8、def intersection(other: RDD[T]): RDD[T] 将两个RDD做交集，返回一个新的RDD
9、def distinct(): RDD[T] 将当前RDD进行去重后，返回一个新的RDD
10、def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)] 根据设置的分区器重新将RDD进行分区，返回新的RDD。
11、def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] 根据Key值将相同Key的元组的值用func进行计算，返回新的RDD
12、def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] 将相同Key的值进行聚集，输出一个(K, Iterable[V])类型的RDD
13、def combineByKey[C](createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitions: Int): RDD[(K, C)] 根据key分别使用CreateCombiner和mergeValue进行相同key的数值聚集，通过mergeCombiners将各个分区最终的结果进行聚集。
14、def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, partitioner: Partitioner)(seqOp: (U, V) => U,
combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)] 通过seqOp函数将每一个分区里面的数据和初始值迭代带入函数返回最终值，comOp将每一个分区返回的最终值根据key进行合并操作。
//******************* 行动操作 *****************
1、def takeSample( withReplacement: Boolean, num: Int, seed: Long = Utils.random.nextLong): Array[T] 抽样但是返回一个scala集合。
原文地址：https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/10776412.html