1.mapValus(fun):对[K,V]型数据中的V值map操作
(例1)：对每个的的年龄加2

输出：
(mobin,24)
(kpop,22)
(lufei,25)
(RDD依赖图：红色块表示一个RDD区，黑色块表示该分区集合，下同)


 
 
2.flatMapValues(fun)：对[K,V]型数据中的V值flatmap操作
(例2):


输出：
(mobin,22)
(mobin,male)
(kpop,20)
(kpop,male)
(lufei,23)
(lufei,male)
如果是mapValues会输出：
(mobin,List(22, male))
(kpop,List(20, male))
(lufei,List(23, male))
（RDD依赖图）


 
 
3.comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)
 
   comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,numPartitions)
 
   comineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners)
 
createCombiner:在第一次遇到Key时创建组合器函数，将RDD数据集中的V类型值转换C类型值（V => C），
如例3:




mergeValue：合并值函数，再次遇到相同的Key时，将createCombiner道理的C类型值与这次传入的V类型值合并成一个C类型值（C,V）=>C，
如例3：

mergeCombiners:合并组合器函数，将C类型值两两合并成一个C类型值
如例3：

partitioner：使用已有的或自定义的分区函数，默认是HashPartitioner
 
mapSideCombine：是否在map端进行Combine操作,默认为true
 
注意前三个函数的参数类型要对应；第一次遇到Key时调用createCombiner，再次遇到相同的Key时调用mergeValue合并值
 
（例3）：统计男性和女生的个数，并以（性别，（名字，名字....），个数）的形式输出


输出：
(male,(List(Lufei, Kpop, Mobin),3))
(female,(List(Amy, Lucy),2))
过程分解：

Partition1:
K="male"  -->  ("male","Mobin")  --> createCombiner("Mobin") =>  peo1 = (  List("Mobin") , 1 )
K="male"  -->  ("male","Kpop")  --> mergeValue(peo1,"Kpop") =>  peo2 = (  "Kpop"  ::  peo1_1 , 1 + 1 )    //Key相同调用mergeValue函数对值进行合并
K="female"  -->  ("female","Lucy")  --> createCombiner("Lucy") =>  peo3 = (  List("Lucy") , 1 )
 
Partition2:
K="male"  -->  ("male","Lufei")  --> createCombiner("Lufei") =>  peo4 = (  List("Lufei") , 1 )
K="female"  -->  ("female","Amy")  --> createCombiner("Amy") =>  peo5 = (  List("Amy") , 1 )
 
Merger Partition:
K="male" --> mergeCombiners(peo2,peo4) => (List(Lufei,Kpop,Mobin))
K="female" --> mergeCombiners(peo3,peo5) => (List(Amy,Lucy))

（RDD依赖图）


 


4.foldByKey(zeroValue)(func)
 
  foldByKey(zeroValue,partitioner)(func)
 
  foldByKey(zeroValue,numPartitiones)(func)
 
foldByKey函数是通过调用CombineByKey函数实现的
 
zeroVale：对V进行初始化，实际上是通过CombineByKey的createCombiner实现的  V =>  (zeroValue,V)，再通过func函数映射成新的值，即func(zeroValue,V),如例4可看作对每个V先进行  V=> 2 + V  
 
func: Value将通过func函数按Key值进行合并（实际上是通过CombineByKey的mergeValue，mergeCombiners函数实现的，只不过在这里，这两个函数是相同的）
例4：
//省略

输出：
(Amy,2)
(Mobin,4)
(Lucy,6)
先对每个V都加2，再对相同Key的value值相加。
 
 
5.reduceByKey(func,numPartitions):按Key进行分组，使用给定的func函数聚合value值, numPartitions设置分区数，提高作业并行度
例5

//省略

输出：
(A,5)
(A,4)
（RDD依赖图）


 
6.groupByKey(numPartitions):按Key进行分组，返回[K,Iterable[V]]，numPartitions设置分区数，提高作业并行度
例6：

//省略

输出：
(B,CompactBuffer(2, 3))
(A,CompactBuffer(1, 2))
 
以上foldByKey,reduceByKey,groupByKey函数最终都是通过调用combineByKey函数实现的
 
7.sortByKey(accending，numPartitions):返回以Key排序的（K,V）键值对组成的RDD，accending为true时表示升序，为false时表示降序，numPartitions设置分区数，提高作业并行度
例7：

//省略sc

输出：
(A,1)
(A,2)
(B,2)
(B,3)
 
8.cogroup(otherDataSet，numPartitions)：对两个RDD(如:(K,V)和(K,W))相同Key的元素先分别做聚合，最后返回(K,Iterator<V>,Iterator<W>)形式的RDD,numPartitions设置分区数，提高作业并行度
例8：

//省略

输出：
(B,(CompactBuffer(2, 3),CompactBuffer(B1, B2)))
(A,(CompactBuffer(1, 2),CompactBuffer(A1, A2)))
（RDD依赖图）


 
 
9.join(otherDataSet,numPartitions):对两个RDD先进行cogroup操作形成新的RDD，再对每个Key下的元素进行笛卡尔积，numPartitions设置分区数，提高作业并行度
例9
//省略

输出：

(B,(2,B1))
(B,(2,B2))
(B,(3,B1))
(B,(3,B2))
 
(A,(1,A1))
(A,(1,A2))
(A,(2,A1))
(A,(2,A2)

（RDD依赖图）


 
 
10.LeftOutJoin(otherDataSet，numPartitions):左外连接，包含左RDD的所有数据，如果右边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度
例10：
//省略

输出：

(B,(2,Some(B1)))
(B,(2,Some(B2)))
(B,(3,Some(B1)))
(B,(3,Some(B2)))
 
(C,(1,None))
 
(A,(1,Some(A1)))
(A,(1,Some(A2)))
(A,(2,Some(A1)))
(A,(2,Some(A2)))

11.RightOutJoin(otherDataSet, numPartitions):右外连接，包含右RDD的所有数据，如果左边没有与之匹配的用None表示,numPartitions设置分区数，提高作业并行度
例11：
//省略
输出：

(B,(Some(2),B1))
(B,(Some(2),B2))
(B,(Some(3),B1))
(B,(Some(3),B2))
 
(C,(None,C1))
 
(A,(Some(1),A1))
(A,(Some(1),A2))
(A,(Some(2),A1))
(A,(Some(2),A2))