只作为我个人笔记，没有过多解释

Transfor

map

filter　　filter之后，依然有三个分区，第二个分区为空，但不会消失

flatMap

reduceByKey

groupByKey()

sortByKey()

val pets = sc.parallelize(
    List((“cat”, 1), (“dog”, 1), (“cat”, 2))
)
pets.reduceByKey(_ + _) // => {(cat, 3), (dog, 1)}
pets.groupByKey() // => {(cat, Seq(1, 2)), (dog, Seq(1)}
pets.sortByKey() // => {(cat, 1), (cat, 2), (dog, 1)}

mapValues(_ + 1)　　mapvalues是忽略掉key，只把value进行操作

join　　RDD[(String, Int)].join（RDD[(String, Long)]）   =>  RDD[(String, (Int, Long))]

　　　　join这两个rdd的value类型可以不一样，至于分区是根据hash来指定的

union

cogroup

 用 cogroup 实现 join

sample()　　从数据集中采样

cartesian()　　求笛卡尔积

pipe()　　传入一个外部程序

Action

collect()

take(2)

count()

reduce

foreach(println)

常用RDD