（6）transformation 操作，通过外在的不同RDD表现形式来达到内部数据的处理过程。这类操作并不会触发作业的执行，也常被称为lazy操作。
大部分操作会生成并返回一个新的RDD，例sortByKey就不会产生一个新的RDD。
1) map函数，一行数据经过map函数处理后还是一行数据
//将map函数作用在RDD的所有元素上，并返回一个新的RDD
def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
//将函数作用在父RDD的每一个分区上new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.map(cleanF))
}
2) flatMap函数，和map函数功能类似，但一行数据经过flatMap函数处理后是多行数据
def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[U, T](this, (context, pid, iter) => iter.flatMap(cleanF))
}
3) filter函数，将不满足条件的数据过滤掉，并返回一个新的RDD
def filter(f: T => Boolean): RDD[T] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
new MapPartitionsRDD[T, T](
this,
(context, pid, iter) => iter.filter(cleanF),
preservesPartitioning = true)
}
4) distinct函数，将重复的元素去掉，返回不同的元素，并返回一个新的RDD
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
map(x => (x, null)).reduceByKey((x, y) => x, numPartitions).map(_._1)
}具体过程如下所示：
5) repartition函数，对RDD重新分区，并返回一个新的RDD
该方法用于增加或减少RDD的并行度，实际上是通过shuffle来分发数据的
如果想要减少RDD的分区，考虑使用‘coalesce’函数，避免shuffle
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] = withScope {
coalesce(numPartitions, shuffle = true)
}
6) coalesce函数，将RDD重新分区并返回一个新的RDD
这个操作是窄依赖，比如，如果你从1000个分区合并为100个分区，这个合并过程并没有shuffle，而是100个新的分区将每个分区将是原来的10个分区。
def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)(implicit ord: Ordering[T] = null)
: RDD[T] = withScope {
if (shuffle) {
//从一个随机的分区开始，将数据均匀地分布到新分区上val distributePartition = (index: Int, items: Iterator[T]) => {
var position = (new Random(index)).nextInt(numPartitions)
items.map { t =>
position = position + 1
(position, t)
}
} : Iterator[(Int, T)]
new CoalescedRDD(
new ShuffledRDD[Int, T, T](mapPartitionsWithIndex(distributePartition),
new HashPartitioner(numPartitions)),
numPartitions).values
} else {
new CoalescedRDD(this, numPartitions)
}
}
7) sample函数，随机返回RDD的部分样例数据
def sample(
withReplacement: Boolean,
fraction: Double,
seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] = withScope {
require(fraction >= 0.0, "Negative fraction value: " + fraction)
if (withReplacement) {
new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new PoissonSampler[T](fraction), true, seed)
} else {
new PartitionwiseSampledRDD[T, T](this, new BernoulliSampler[T](fraction), true, seed)
}
}
8) sortBy将RDD根据所给的key函数排序，并返回本身，注意不是创建一个新的RDD，同时也说明并不是所有的transformation都是创建一个新的RDD
def sortBy[K](
f: (T) => K,
ascending: Boolean = true,
numPartitions: Int = this.partitions.length)
(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T] = withScope {
this.keyBy[K](f)
.sortByKey(ascending, numPartitions)
.values
}
9) glom函数，将每个分区的元素合并成一个数组并返回一个新的RDD
def glom(): RDD[Array[T]] = withScope {
new MapPartitionsRDD[Array[T], T](this, (context, pid, iter) => Iterator(iter.toArray))
}
10) groupByKey函数，返回key和相同key的value结合组成的RDD。
这个操作可能开销比较大，如果想要求总数sum或均值，用PairRDDFunctions.aggregateByKey或PairRDDFunctions.reduceByKey会有更好的效果。
def groupBy[K](f: T => K, p: Partitioner)(implicit kt: ClassTag[K], ord: Ordering[K] = null)
: RDD[(K, Iterable[T])] = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
this.map(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p)
}
（7）Action操作，触发作业的执行并将返回值反馈给用户程序
1) foreach函数，将此函数应用于RDD的所有元素上
def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.foreach(cleanF))
}
2) foreachPartition函数，将此函数作用于RDD的每一个分区上，比如连接数据库的连接可以一个分区共用一个连接
def foreachPartition(f: Iterator[T] => Unit): Unit = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => cleanF(iter))
}
3) collect函数，将包含在RDD中所有的元素以数组形式返回
def collect(): Array[T] = withScope {
val results = sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.toArray)
Array.concat(results: _*)
}
4) count函数，返回RDD中元素的个数
def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum
5) take函数，取RDD的前num元素。先取一个分区的元素，如果不够再取其他分区的元素。
def take(num: Int): Array[T] = withScope {
if (num == 0) {
new Array[T](0)
} else {
val buf = new ArrayBuffer[T]
val totalParts = this.partitions.length
var partsScanned = 0
while (buf.size < num && partsScanned < totalParts) {
var numPartsToTry = 1
if (partsScanned > 0) {
if (buf.size == 0) {
numPartsToTry = partsScanned * 4
} else {
numPartsToTry = Math.max((1.5 * num * partsScanned / buf.size).toInt - partsScanned, 1)
numPartsToTry = Math.min(numPartsToTry, partsScanned * 4)
}
}
val left = num - buf.size
val p = partsScanned until math.min(partsScanned + numPartsToTry, totalParts)
val res = sc.runJob(this, (it: Iterator[T]) => it.take(left).toArray, p)
res.foreach(buf ++= _.take(num - buf.size))
partsScanned += numPartsToTry
}
buf.toArray
}
}
6) first函数，取RDD中的第一个元素，实际上是take（1）操作
def first(): T = withScope {
take(1) match {
case Array(t) => t
case _ => throw new UnsupportedOperationException("empty collection")
}
}
7) top函数，返回RDD中的top k，隐式排序按照Ordering[T]排序，即降序，刚好和[takeOrdered]相反
def top(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T] = withScope {
takeOrdered(num)(ord.reverse)
}
8) saveAsTextFile函数，将RDD保存为文本文件
def saveAsTextFile(path: String): Unit = withScope {
val nullWritableClassTag = implicitly[ClassTag[NullWritable]]
val textClassTag = implicitly[ClassTag[Text]]
val r = this.mapPartitions { iter =>
val text = new Text()
iter.map { x =>
text.set(x.toString)
(NullWritable.get(), text)
}
}
RDD.rddToPairRDDFunctions(r)(nullWritableClassTag, textClassTag, null)
.saveAsHadoopFile[TextOutputFormat[NullWritable, Text]](path)
}
9) saveAsObjectFile函数，将RDD中的元素序列化并保存为文件
def saveAsObjectFile(path: String): Unit = withScope {
this.mapPartitions(iter => iter.grouped(10).map(_.toArray))
.map(x => (NullWritable.get(), new BytesWritable(Utils.serialize(x))))
.saveAsSequenceFile(path)
}
（8）隐式转换
在RDD object中定义了好多隐式转换函数，这些函数额外提供了许多本身不具有的功能
比如将RDD隐式转化为PairRDDFunctions，那么该RDD就具有了reduceByKey等功能。
implicit def rddToPairRDDFunctions[K, V](rdd: RDD[(K, V)])
(implicit kt: ClassTag[K], vt: ClassTag[V], ord: Ordering[K] = null): PairRDDFunctions[K, V] = {
new PairRDDFunctions(rdd)
}